1、使用DataFrame实现一个二维表（3，4），显示三支股票连续四天的价格，日期作为索引列。 000001, 12.3, 12.6, 11.9, 12.8 000002, 7.8 ,8.1 ,8.3 , 8.1 000003, 10.5, 10.6, 10.8, 11.4 查看二维表的统计信息。根据二维表生成折线图。增加一行，计算三天的平均股价。保存折线图为图片、保存df为csv文件。

可以使用 Pandas 库来实现这个问题。下面是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义二维表
data = {'000001': [12.3, 12.6, 11.9, 12.8],
        '000002': [7.8, 8.1, 8.3, 8.1],
        '000003': [10.5, 10.6, 10.8, 11.4]}
df = pd.DataFrame(data, index=['Day1', 'Day2', 'Day3', 'Day4'])

# 输出统计信息
print(df.describe())

# 生成折线图
df.plot()
plt.xlabel('Day')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Stock Price')
plt.savefig('stock_price.png')

# 计算平均股价并添加到表中
avg_price = df.mean(axis=1)
df['Average'] = avg_price

# 保存为 csv 文件
df.to_csv('stock_price.csv')

解释一下上面的代码：

首先，我们定义了一个字典 `data` 表示股票的价格，然后使用 Pandas 的 `DataFrame` 函数将其转换为二维表，同时指定了日期作为行索引，股票代码作为列索引。

接着，我们使用 `describe` 函数输出了二维表的统计信息，包括计数、均值、标准差、最小值和最大值等。

然后，我们使用 `plot` 函数生成了折线图，并设置了 X 轴和 Y 轴的标签、图表标题，并将图表保存为 `stock_price.png` 文件。

接下来，我们使用 `mean` 函数计算了每天的平均股价，并将其添加到表格中，最后使用 `to_csv` 函数将表格保存为 `stock_price.csv` 文件。