(1)任务描述 花农需要通过花的特征数据了解花的生长状况，数据分析师通过分析花的萼片与花瓣数据，可以分析出花的生长规律趋势，进行此数据分析，具体需要用到 Python编程语言的pandas模块读取数据文件，用到Python基础语法清理计算票房 数据,用到matplotlib模块进行结果的柱状图和折线图绘制，请根据提供的数据 文件完成以下操作: (1)建工程data_analysis，将数据文件放入工程，路径为./flowers.csv 创建python文件，导入pandasmatplotlibpyplot模块。 读取数据文件，将萼片,花瓣数据存入数组，计算面积。 4 删除票房字段数据的NaN值，也就是数据清洗的空值删除。 5 将萼片数据作为x轴数据,花瓣数据作为y轴数据。 根据提供的数据绘制柱形图。 6 根据提供的数据绘制折线图,并设置折线图的各种样式。

(1)代码实现如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('./flowers.csv')

# 将萼片、花瓣数据存入数组
sepal_length = data['sepal_length'].values
sepal_width = data['sepal_width'].values
petal_length = data['petal_length'].values
petal_width = data['petal_width'].values

# 计算面积
sepal_area = sepal_length * sepal_width
petal_area = petal_length * petal_width

# 删除票房字段数据的NaN值
data.dropna(subset=['票房'], inplace=True)

# 绘制柱形图
plt.bar(sepal_length, petal_length)
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Petal Length')
plt.title('Sepal vs. Petal Length')
plt.show()

# 绘制折线图
plt.plot(sepal_length, petal_length, color='blue', linewidth=2, linestyle='--', marker='o')
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Petal Length')
plt.title('Sepal vs. Petal Length')
plt.show()

(2)解释：

首先，我们导入了pandas和matplotlib.pyplot模块，然后使用pandas的read_csv()方法读取了数据文件。

接下来，我们将萼片和花瓣数据分别存入数组，并计算了它们的面积。

然后，我们使用dropna()方法删除了票房字段数据中的NaN值。

接下来，我们使用plt.bar()方法绘制了柱形图，并使用plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()方法添加了相应的标签和标题。

最后，我们使用plt.plot()方法绘制了折线图，并使用color、linewidth、linestyle和marker参数设置了折线图的各种样式，然后再次使用plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()方法添加了相应的标签和标题。