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。

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创建一个Python脚本,命名为test1.py,使用pandas库完成一下功能: (1)今有2018年1月1日-15日的猪肉价格和牛肉价格的数据,它们存在与一个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。

创建一个名为`test1.py`的Python脚本，首先需要安装pandas和openpyxl库，如果还没有安装可以使用pip来安装：

pip install pandas openpyxl

然后，在脚本中，你可以使用以下代码来读取Excel文件中的数据：

import pandas as pd

# 定义 Excel 文件路径及工作表名称
file_path = 'your_file.xlsx'  # 替换为实际的文件路径
sheet_name = 'Sheet1'  # 如果数据在第一个工作表，不需要指定

# 使用pandas读取Excel数据
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)

# 检查数据是否成功读取
print(df.head())  # 打印前几行数据以确认

# 将日期列设置为日期类型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])  # 假设'Date'列是日期列

# 确保日期按升序排序
df.sort_values('Date', inplace=True)

# 最后将结果存储回新的Excel文件，方便后续操作
df.to_excel('output_data.xlsx', index=False)  # 输出到新的Excel文件

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，可以完成你所要求的功能：

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.xlabel('日期')
plt.ylabel('价格')
plt.title('1月1日—10日的猪肉价格和牛肉价格走势图')
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, figsize=(8, 6))
axs[0].plot(df2['日期'], df2['猪肉价格'])
axs[0].set_title('2018年1月前半个月的猪肉价格走势图')
axs[0].set_xlabel('日期')
axs[0].set_ylabel('价格')
axs[1].plot(df2['日期'], df2['牛肉价格'])
axs[1].set_title('2018年1月前半个月的牛肉价格走势图')
axs[1].set_xlabel('日期')
axs[1].set_ylabel('价格')
plt.tight_layout()
plt.show()

注意：在运行这个脚本之前，需要先将数据保存为一个名为data.xlsx的Excel文件，并将其放在与脚本相同的目录下。