基于上图中的表格数据创建DataFrame对象。 （2）以证券简称为x轴，最新价为y轴，使用条形图展示数据。

抱歉，我无法创建DataFrame对象和绘制图表，因为我是一个语言模型，无法直接操作计算机。但是，我可以提供一些Python代码示例，帮助您完成这些任务。

首先，您需要安装pandas和matplotlib库。然后，您可以使用以下代码创建DataFrame对象：

import pandas as pd

data = {'证券代码': ['000001', '000002', '000004', '000005', '000006'], 
        '证券简称': ['平安银行', '万科A', '国农科技', '世纪星源', '深振业A'], 
        '最新价': [10.87, 27.92, 35.56, 4.41, 9.73]}

df = pd.DataFrame(data)

然后，您可以使用以下代码绘制条形图：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.bar(df['证券简称'], df['最新价'])
plt.xlabel('证券简称')
plt.ylabel('最新价')
plt.title('证券简称与最新价关系图')
plt.show()

这将绘制一个条形图，其中x轴是证券简称，y轴是最新价。每个证券简称对应一个条形，条形高度表示最新价。

相关问题

.基于上图中的表格数据创建 DataFrame 对象。 2.以证券简称为 x 轴,最新价为 y 轴使用条形图展示

### 创建 DataFrame 对象并绘制条形图

#### 1. 创建 DataFrame 对象
首先，我们需要将给定的数据转换成一个 Pandas DataFrame 对象。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 定义数据
data = {
    '证券代码': ['000609', '000993', '002615', '000795', '002766', '000971', '000633', '300173', '300279', '000831'],
    '证券简称': ['中迪投资', '闽东电力', '哈尔斯', '英洛华', '索菱股份', '高升控股', '合金投资', '智慧松德', '和晶科技', '五矿稀土'],
    '最新价': [4.80, 4.80, 5.02, 3.93, 6.78, 3.72, 4.60, 4.60, 5.81, 9.87],
    '涨跌幅%': [10.09, 10.09, 10.09, 10.08, 10.06, 10.06, 10.06, 10.05, 10.05, 10.04]
}

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

#### 2. 绘制条形图
接下来，我们使用 Matplotlib 库来绘制条形图，其中证券简称为 x 轴，最新价为 y 轴。

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(12, 6))

# 绘制条形图
plt.bar(df['证券简称'], df['最新价'])

# 添加标题和标签
plt.title('证券简称与最新价')
plt.xlabel('证券简称')
plt.ylabel('最新价')

# 显示图形
plt.xticks(rotation=45)  # 旋转 x 轴标签以便更好地显示
plt.tight_layout()
plt.show()

以上代码将生成一个条形图，展示每个证券简称对应的最新价。

.基于上图中的表格数据创建 DataFrame 对象。 2.以证券简称为 x 轴，最新价为 y 轴使用条形图展示

首先，为了基于给定的表格数据创建一个DataFrame对象，你需要有Python的数据分析库pandas。假设你的数据是一个包含证券简称（如'stock_code'列）和最新价（如'latest_price'列）的二维列表或者是CSV、Excel、JSON等文件形式。

import pandas as pd

# 如果数据是从文件读取的
if data_from_file:  
    df = pd.read_csv('file.csv')  # 替换 'file.csv' 为你实际文件路径
else:
    # 假设data是一个二维列表，每一行代表一行数据
    data = [
        ['stock_code1', 100],
        ['stock_code2', 150],
        ['stock_code3', 200],
        ...  # 更多数据行
    ]
    df = pd.DataFrame(data, columns=['stock_code', 'latest_price'])

# 检查数据已经成功加载到df中
print(df)

接下来，你可以使用matplotlib库来绘制证券简称（x轴）和最新价（y轴）的条形图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制条形图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(df['stock_code'], df['latest_price'])
plt.xlabel('证券简称')
plt.ylabel('最新价')
plt.title('证券最新价条形图')
plt.show()