创建一个Python脚本，命名为test1.py，完成以下功能。（1）今有2018年1月1日—15日的猪肉价格和牛肉价格的数据，它们存在于一个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保存。日期猪肉价格牛肉价格2018/1/111382018/1/212392018/1/311.541.32018/1/412402018/1/512432018/1/611.2442018/1/713472018/1/812.6432018/1/913.542.32018/1/1013.9422018/1/1113.843.12018/1/1214422018/1/1313.5392018/1/1414.5382018/1/1514.837.5（2）分别绘制1月1日—10日的猪肉价格和牛肉价格走势图。（3）在同一个figure界面中，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。

我可以回答这个问题。以下是Python脚本test1.py的代码，实现了所需的功能：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读入Excel表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 绘制1月1日—10日的猪肉价格和牛肉价格走势图
df1 = df.iloc[:10]
plt.plot(df1['日期'], df1['猪肉价格'], label='猪肉价格')
plt.plot(df1['日期'], df1['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
df2 = df.iloc[:15]
fig, axs = plt.subplots(2, 1)
axs[0].plot(df2['日期'], df2['猪肉价格'], label='猪肉价格')
axs[0].legend()
axs[1].plot(df2['日期'], df2['牛肉价格'], label='牛肉价格')
axs[1].legend()
plt.show()

注意，这个脚本需要一个名为data.xlsx的Excel文件，其中包含了猪肉价格和牛肉价格的数据。如果没有这个文件，脚本将无法运行。

相关问题

创建一个python脚本，命名为test1.朋友，完成以下功能。今有2018年1月1日

好的，我可以帮你完成这个任务。以下是test1.py的代码：

import datetime

start_date = datetime.date(2018, 1, 1)
end_date = datetime.date.today()
days_passed = (end_date - start_date).days

print("从2018年1月1日到今天已经过去了{}天。".format(days_passed))

这个脚本会计算从2018年1月1日到今天的天数，并将结果输出到控制台。你可以在命令行中运行这个脚本，或者在Python IDE中打开并运行。

创建一个Python脚本，命名为test2.py，完成以下功能。 （1）读取以下Excel表格的数据并用一个数据框变量df保存，数据内容如下所示

我可以回答这个问题。以下是Python脚本test2.py的代码，可以读取Excel表格数据并用数据框变量df保存：

import pandas as pd

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 打印数据框
print(df)

请注意，这里的data.xlsx是Excel表格的文件名，需要与脚本文件在同一目录下。如果Excel表格不在同一目录下，需要指定Excel表格的完整路径。