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。