创建DataFrame数据data，data包含4行3列，记录了苏州、青岛、厦门3个城市的GDP（单位：亿元），如下表所示。在3行1列的三个子图中，分别绘制不同年份三个地区DGP条形图，并比较其结果

为了创建一个DataFrame `data` 来存储关于苏州、青岛、厦门三个城市GDP的数据，我们可以使用pandas库。首先，假设我们有如下数据：

| 年份 | 苏州GDP(亿) | 青岛GDP(亿) | 厦门GDP(亿) |
| --- | --- | --- | --- |
| 2015 | 1600 | 900 | 800 |
| 2016 | 1700 | 950 | 850 |
| 2017 | 1800 | 1000 | 900 |

接下来，我们将这个数据转换成DataFrame格式：

import pandas as pd

data = {
    '城市': ['苏州', '青岛', '厦门'],
    '年份': [2015, 2016, 2017],
    'GDP(亿)': [1600, 1700, 1800],
}
df = pd.DataFrame(data)

然后，为了在3个子图中分别绘制这三个城市每年的GDP条形图，我们可以使用matplotlib库结合`pivot_table`函数来进行可视化：

import matplotlib.pyplot as plt

# 将数据整理到适合于条形图的格式
gdp_df = df.pivot(index='年份', columns='城市', values='GDP(亿)')
fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(12, 4))

for i, (city, ax) in enumerate(zip(gdp_df.columns, (ax1, ax2, ax3))):
    ax.bar(gdp_df.index, gdp_df[city])
    ax.set_title(city)
    ax.set_xlabel('年份')
    ax.set_ylabel('GDP(亿)')

plt.tight_layout()
plt.show()

这将生成三个子图，每个子图显示对应城市在不同年份的GDP情况，并通过条形的高度直观地比较它们的变化。