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。 ```python 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，完成下面的任务： （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。 （2）绘制折线图，显示该商场每天的营业额情况，并把图形保存为本地文件 Te.jpg； （3）绘制柱状图，显示每个月份的营业额，并把图形保存为本地文件 Ye.jpg； （4）按月份进行统计，找出相邻两个月最大涨幅，并把涨幅最大的月份写入文件maxMonth.txt； （5）按季度统计该商场 2022年的营业额数据，绘制饼状图显示2022年4个季度的营业额分布情况，并把图形保存为本地文件Je.jpg。

好的，我会为您逐一解答。

首先是代码部分，您已经提供了生成数据文件的代码，接下来我们需要使用 Pandas 进行数据处理和可视化。

（1）读取数据并删除缺失值

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除所有缺失值
df.dropna(inplace=True)

（2）绘制每天营业额折线图并保存

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘图
plt.plot(df['日期'], df['营业额'])

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('每天营业额情况')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('营业额')

# 保存图形
plt.savefig('Te.jpg')

（3）绘制每个月份营业额柱状图并保存

# 新增一列，用于记录月份
df['月份'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.month

# 按照月份分组统计营业额总和
monthly_sales = df.groupby('月份')['营业额'].sum()

# 绘图
monthly_sales.plot(kind='bar')

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('每个月份营业额情况')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('营业额')

# 保存图形
plt.savefig('Ye.jpg')

（4）找出相邻两个月最大涨幅并保存最大涨幅的月份

# 新增一列，用于记录月份
df['月份'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.month

# 按照月份分组统计营业额总和
monthly_sales = df.groupby('月份')['营业额'].sum()

# 计算相邻两个月的涨幅
max_increase = 0
max_increase_month = ''
for i in range(1, 12):
    increase = monthly_sales[i+1] - monthly_sales[i]
    if increase > max_increase:
        max_increase = increase
        max_increase_month = str(i) + '-' + str(i+1)

# 保存最大涨幅的月份
with open('maxMonth.txt', 'w') as f:
    f.write(max_increase_month)

（5）按季度统计并绘制饼状图显示营业额分布情况并保存

# 新增一列，用于记录季度
df['季度'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.quarter

# 按照季度分组统计营业额总和
quarterly_sales = df.groupby('季度')['营业额'].sum()

# 绘图
quarterly_sales.plot(kind='pie')

# 设置标题
plt.title('2022年每个季度营业额分布情况')

# 保存图形
plt.savefig('Je.jpg')

到此为止，以上就是完整的代码和解答。如果您有任何问题或者需要进一步的帮助，请随时向我提出。