实验八 数据分析与可视化 一、实验学时：2学时 二、实验目的 熟悉 CSV 和 TXT 文件操作。 熟练安装扩展库 numpy、pandas、matplotlib。 熟悉使用扩展库 pandas 进行数据分析的基本操作。 熟悉使用扩展库 matplotlib 进行数据可视化的基本操作。 三、实验内容 1.使用以下代码，在当前文件夹中生成某商场营业额模拟数据文件 data.csv。数据文件有两列，分别为“日期”和“营业额”。日期从2022-1-1开始，共365天，365条营业数据。 import csv import random import datetime fn = 'data.csv' with open(fn, 'w') as fp: # 创建 csv 文件写入对象 wr = csv.writer(fp) # 写入表头 wr.writerow(['日期', '营业额']) # 生成模拟数据 startDate = datetime.date(2022, 1, 1) # 生成 365 个模拟数据 for i in range(365): # 生成一个模拟数据，写入 csv 文件 amount = 500 + i*5 + random.randrange(100) wr.writerow([str(startDate), amount]) # 下一天 startDate = startDate + datetime.timedelta(days=1) 依据以上生成的模拟数据文件，完成以下任务 （1）使用pandas读取文件data.csv中的数据，创建DataFrame对象，并删除其中所有缺失值。

好的，你的问题是如何使用 pandas 读取文件 data.csv 中的数据，创建 DataFrame 对象，并删除其中所有缺失值。

首先，你需要安装 pandas 库，可以使用以下命令来安装：

pip install pandas

然后，你可以使用 pandas 的 read_csv() 方法来读取 CSV 文件，生成 DataFrame 对象。在读取数据时，可以指定参数 header=0 来指定第一行为表头，index_col=0 来指定第一列为行索引。

以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件，生成 DataFrame 对象
df = pd.read_csv('data.csv', header=0, index_col=0)

# 删除所有缺失值
df.dropna(inplace=True)

其中，dropna() 方法可以删除 DataFrame 中的所有缺失值，参数 inplace=True 表示直接在原 DataFrame 上进行修改，而不是生成一个新的 DataFrame。

执行以上代码后，DataFrame 对象 df 中将包含 data.csv 文件中的所有数据，并且已经删除了所有缺失值。