Matplotlib统计绘图 创建一个Python脚本，命名为test1.py，完成以下功能：？

（希望能把运行结果图和py文件发出）感谢！

（1）今有2018年1月前半个月的猪肉价格和牛肉价格数据，他们存在于一个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来保存。分别绘制前10天的猪肉价格和牛肉价格走势图在同一个figure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。

日期

猪肉价格

牛肉价格

2018/1/1

11

38

2018/1/2

12

39

2018/1/3

11.5

41.3

2018/1/4

12

40

2018/1/5

12

43

2018/1/6

11.2

44

2018/1/7

13

47

2018/1/8

12.6

43

2018/1/9

13.5

42.3

2018/1/10

13.9

42

2018/1/11

13.8

43.1

2018/1/12

14

42

2018/1/13

13.5

39

2018/1/14

14.5

38

2018/1/15

14.8

37.5

（希望能把运行结果图和py文件发出）感谢！

题主可以试着写下,提供下思路:

• 读取文件 pd.read_excel()
• 筛选前10行, data.iloc[:10]
• 一个图表中多个系列和多子图的做法, 下面这个写法可以参考下

# 一个图多个系列模板
plt.subplots(figsize=(8,4))
x = np.arange(len(data['姓名']))
plt.bar(x - 0.35/2, data['2018年'], width=0.35, label='2018年')
plt.bar(x + 0.35/2, data['2019年'], width=0.35, label='2019年')
plt.ylabel('销售额')
plt.xlabel('姓名')
plt.title('不同年份销售额')
plt.xticks(np.arange(len(data['姓名'])), data['姓名'], rotation=0, fontsize=10) 

# 多子图模板
fig,axes = plt.subplots(2,2,figsize=(12,8))
data['A'].plot.pie( ax = axes[0,0],autopct = '%1.1f%%',colormap='Blues')
data['B'].plot.pie( ax = axes[0,1],autopct = '%1.1f%%',colormap='Blues')
data['C'].plot.pie( ax = axes[1,0],autopct = '%1.1f%%',colormap='Reds')
data['D'].plot.pie( ax = axes[1,1],autopct = '%1.1f%%',colormap='Reds')

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