从上证50指数（2018年1月至2019年6月）.xlsx工作簿sheet1中导入2018年1月至2019年6月期间上证50指数每日的换手率并生成一个DataFrame，同时绘制一张折线图

首先，我们需要使用pandas库来处理Excel文件，并从中读取数据。然后，我们将计算换手率，最后将结果转换成DataFrame并在matplotlib库的帮助下创建折线图。

以下是操作步骤：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 加载Excel数据到DataFrame：

df = pd.read_excel('上证50指数(2018年1月至2019年6月).xlsx', sheet_name='sheet1')

假设原始数据包含日期（列名可能是'date'）和收盘价（例如'close_price'），你需要确认这两列存在。如果换手率不是直接提供的，你可以先计算出来，公式通常是：换手率 = (日交易量 / 总流通股本) * 100%。

3. 计算换手率并添加新列：

# 假设'volume'列是日交易量，'total_shares'是总流通股本
if 'volume' in df.columns and 'total_shares' in df.columns:
    df['turnover_rate'] = (df['volume'] / df['total_shares']) * 100
else:
    print("缺失必要的数据列，请检查您的数据集")

4. 创建DataFrame并绘制折线图：

# 确保日期作为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df.index, df['turnover_rate'])
plt.title('2018年1月至2019年6月上证50指数每日换手率')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('换手率 (%)')
plt.grid(True)
plt.show()

如果你的数据结构不符合上述假设，需要相应调整代码以适应实际情况。完成以上步骤后，你应该能看到一个描绘了指定时间段内上证50指数每日换手率变化的折线图。