.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) copy 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。
时间: 2024-03-18 13:38:58 浏览: 66
0.4_data_gen_生成随机数据_自动生成csv文件_数据随机生成函数_生成数据_
好的,接下来我将以 Python 代码的形式回答您的问题:
```python
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)
```
以上代码中,我们使用 pandas 库的 `read_csv()` 函数读取了文件 `data.csv` 中的数据,并将其保存为 DataFrame 对象 `df`。接着,我们使用该对象的 `dropna()` 方法删除了所有缺失值,即将缺失值所在的行删除。最终,`df` 中不再包含任何缺失值。
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