从上证50指数（2018年1月至2019年6月）.xlsx工作簿sheet2中导入2018年1月至2019年6月期间上证50指数每日的交易金额并生成一个DataFrame

首先，为了从Excel工作簿中导入数据并创建一个Pandas DataFrame，你需要使用pandas库，它在Python数据分析中非常常用。假设你的Excel文件名为"上证50指数.xlsx"，并且sheet2中包含交易金额的数据。以下是步骤：

import pandas as pd

# 读取Excel文件的特定sheet
data = pd.read_excel("上证50指数.xlsx", sheet_name="sheet2")

# 检查日期列是否存在，如果不是默认的日期格式，需要指定date_col参数
if "日期" in data.columns:
    # 如果日期列名是"日期"
    date_column = "日期"
else:
    # 如果日期列不是默认的，例如"Date"，请替换这里
    date_column = "Date"

# 将日期设置为索引，以便后续按日期排序
data.set_index(date_column, inplace=True)

# 确保"交易金额"列存在，如果不存在则提示错误
if "交易金额" not in data.columns:
    raise ValueError("交易金额列 '交易金额' 未找到，请检查数据文件")

# 提取交易金额数据并保存到一个新的DataFrame
trading_amounts = data["交易金额"]

# 创建新的DataFrame，只包含日期和交易金额两列
df_with_amounts = pd.DataFrame({"日期": data.index, "交易金额": trading_amounts})

# 现在df_with_amounts就是你想要的结果