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