创建一个Python脚本,命名为test1.py,使用pandas库完成一下功能: (1)今有2018年1月1日-15日的猪肉价格和牛肉价格的数据,它们存在与一个Excel表格中,如下表所示。将其读入Python中并用一个数据框变量df保存。

创建一个名为`test1.py`的Python脚本，首先需要安装pandas和openpyxl库，如果还没有安装可以使用pip来安装：

pip install pandas openpyxl

然后，在脚本中，你可以使用以下代码来读取Excel文件中的数据：

import pandas as pd

# 定义 Excel 文件路径及工作表名称
file_path = 'your_file.xlsx'  # 替换为实际的文件路径
sheet_name = 'Sheet1'  # 如果数据在第一个工作表，不需要指定

# 使用pandas读取Excel数据
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)

# 检查数据是否成功读取
print(df.head())  # 打印前几行数据以确认

# 将日期列设置为日期类型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])  # 假设'Date'列是日期列

# 确保日期按升序排序
df.sort_values('Date', inplace=True)

# 最后将结果存储回新的Excel文件，方便后续操作
df.to_excel('output_data.xlsx', index=False)  # 输出到新的Excel文件

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创建一个python脚本，命名为test1.py，完成以下功能。今有2018年1月前半个月的猪肉价格和牛肉价格数据，他们存在于一个Excel表格中，如下表所示。将其读入Python中并用一个数据框变量df来保存。分别绘制前10天的猪肉价格和牛肉价格走势图在同一个figure中，用一个2*1的子图分别绘制2018年1月前半个月的猪肉价格和牛肉价格走势图。

好的，以下是实现test1.py脚本的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel表格中的数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 取前10天的数据
df_10 = df.iloc[:10]

# 绘制前10天的猪肉价格和牛肉价格走势图
plt.plot(df_10['日期'], df_10['猪肉价格'], label='猪肉价格')
plt.plot(df_10['日期'], df_10['牛肉价格'], label='牛肉价格')
plt.legend()
plt.show()

# 绘制2018年1月前半个月的猪肉价格和牛肉价格走势图
df_jan = df[df['日期'].dt.month == 1]
df_jan_1st_half = df_jan[df_jan['日期'].dt.day <= 15]

fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 8))
axs[0].plot(df_jan_1st_half['日期'], df_jan_1st_half['猪肉价格'])
axs[0].set_title('2018年1月前半个月猪肉价格走势图')
axs[1].plot(df_jan_1st_half['日期'], df_jan_1st_half['牛肉价格'])
axs[1].set_title('2018年1月前半个月牛肉价格走势图')
plt.show()

注意：在运行该脚本时，需要将数据存放在名为data.xlsx的Excel文件中，并且数据所在的sheet名为Sheet1。

创建一个Python脚本，命名为test2.py，完成以下功能。 （1）读取以下Excel表格的数据并用一个数据框变量df保存，数据内容如下所示

我可以回答这个问题。以下是Python脚本test2.py的代码，可以读取Excel表格数据并用数据框变量df保存：

import pandas as pd

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 打印数据框
print(df)

请注意，这里的data.xlsx是Excel表格的文件名，需要与脚本文件在同一目录下。如果Excel表格不在同一目录下，需要指定Excel表格的完整路径。