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

现有如下所示的股票数据，请根据图中的数据，完成以下需求： 证券代码 证券简称 最新价 涨跌幅% 000609 中迪投资 4.80 10.09 000993 闽东电力 4.80 10.09 002615 哈尔斯 5.02 10.09 000795 英洛华 3.93 10.08 002766 索菱股份 6.78 10.06 000971 高升控投 3.72 10.06 000633 合金投资 4.60 10.06 300173 智慧松德 4.60 10.5 300279 和晶科技 5.81 10.05 000831 五矿稀土 9.87 10.04 （1）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。

好的，我来帮您完成这个需求。

（1）可以使用pandas库中的DataFrame函数创建DataFrame对象，代码如下：

import pandas as pd

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', '高升控投', '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, 10.5, 10.05, 10.04]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

（2）使用matplotlib库中的pyplot模块，可以绘制出条形图，代码如下：

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()

运行以上代码，即可绘制出以证券简称为x轴，最新价为y轴的条形图。

使用dataframe创建一组包含证券代码分别为：00609、000993、002615、000759、002766、000971、000633、300173、300279、000831和证券简称，最新价，涨跌幅的股票数据并以证券简称为x轴，最新价为y轴使用条形图展示

可以使用 pandas 库来创建 dataframe，然后使用 matplotlib 库来绘制条形图。代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建 dataframe
data = {
    "证券代码": ["00609", "000993", "002615", "000759", "002766", "000971", "000633", "300173", "300279", "000831"],
    "证券简称": ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J"],
    "最新价": [10.5, 8.2, 15.7, 6.8, 12.3, 7.5, 9.1, 18.2, 22.1, 5.6],
    "涨跌幅": [0.02, 0.01, -0.03, 0.04, -0.02, 0.03, -0.01, 0.05, -0.01, 0.02]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制条形图
plt.bar(df["证券简称"], df["最新价"])
plt.xlabel("证券简称")
plt.ylabel("最新价")
plt.show()

运行上述代码，即可得到证券简称为 x 轴，最新价为 y 轴的条形图。