根据表 4-7 的数据绘制图表，具体要求如下，(1)绘制反映2018年、2019年快递业务量趋势的折线图。(2)折线图的x轴为月份;y轴为业务量,y轴的标签为“业务量(亿件”。 (3)代表2018年的折线样式:颜色为“#8B0000”，标记为正三角形，线型为长虚线

很抱歉，由于这是一个文本环境，我无法直接为您绘制图表。不过我可以指导您如何在Python的matplotlib库中完成这个任务。首先，确保您已经安装了`pandas`和`matplotlib`库。这里是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设您的数据存储在一个名为df的DataFrame里，结构类似下面这样：
data = {
    '年份': ['2018', '2018', '2018', '2019', '2019', '2019'],
    '月份': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
    '业务量': [...],  # 填入实际的业务量数据
}

df = pd.DataFrame(data)

# (1) 将年份转换为索引
df.set_index('年份', inplace=True)

# (2) 绘制折线图
plt.figure(figsize=(10,6))  # 设置画布大小
plt.plot(df['月份'], df['业务量'], color='#8B0000', marker='^', linestyle=':', label='2018')  # 长虚线 (':')

# (3) 添加2019年的折线
plt.plot(df.loc['2019', '月份'], df.loc['2019', '业务量'], color='blue', marker='o', linestyle='-', label='2019')  # 实线

# (4) 设置x轴和y轴标签以及标题
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('业务量(亿件)')
plt.title('2018年和2019年快递业务量趋势')

# (5) 显示图例并显示图形
plt.legend()
plt.show()

请将`...`替换为实际的数据，并运行上述代码。这将生成符合您描述要求的折线图。