1）运行下面的程序，在当前文件夹中生成饭店营业额模拟数据文件 data.csv。 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', '销量']) # 生成模拟数据 startDate = datetime.date(2017, 1, 1) # 生成 365 个模拟数据，可

代码如下：

import csv
import random
import datetime

fn = 'data.csv'

with open(fn, 'w', newline='') as fp:
    # 创建 csv 文件写入对象
    wr = csv.writer(fp)

    # 写入表头
    wr.writerow(['日期', '销量'])

    # 生成模拟数据
    startDate = datetime.date(2017, 1, 1)
    for i in range(365):
        # 生成日期
        date = startDate + datetime.timedelta(days=i)
        # 生成销量
        sales = random.randint(100, 200)
        # 写入数据
        wr.writerow([date, sales])

print(f"文件 {fn} 生成完成")

代码说明：

- `fn` 变量保存生成的文件名；
- `open` 函数打开文件并创建一个 csv 写入对象；
- `csv.writer` 函数创建一个 csv 写入对象，并传入文件对象；
- 使用 `writerow` 方法写入表头；
- 使用循环生成 365 条模拟数据，其中 `datetime.timedelta` 函数用于计算日期偏移量；
- 最后使用 `print` 函数输出生成文件完成的提示信息。

相关问题

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'])

这段代码是一个Python脚本，用于生成模拟数据文件data.csv。该文件包含两列数据：“日期”和“营业额”，其中日期从2022-1-1开始，共365天，对应365条营业数据。以下是完整代码：

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'])
    
    # 生成数据并写入文件
    start_date = datetime.date(2022, 1, 1)
    for i in range(365):
        date = start_date + datetime.timedelta(days=i)
        sales = random.randint(10000, 50000)
        wr.writerow([date.strftime('%Y-%m-%d'), sales])

该脚本首先打开一个名为data.csv的文件，然后使用csv.writer对象将表头写入文件。接下来，使用datetime模块生成从2022-1-1开始的365个日期，以及random模块生成对应的营业额数据。最后，将每一天的日期和营业额写入文件中。

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。

analysis = analysisTextArea.getText();
Question q = new Question(question, optionA, optionB, optionC, optionD, answer, analysis);
singleChoiceList.set(index, q);
updateSingleChoiceTable();
saveQuestionBank();
}
}
});

好的，我会为您解答该问题！

以下是代码实现：

import pandas as pd

# 读        // 添加多选题修改按钮事件
        multipleChoiceModifyButton.addActionListener(new ActionListener() {
            @Override
            public void actionPerformed取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除所有缺失值
df.dropna(inplace=True)

解(ActionEvent e) {
int index = multipleChoiceTable.getSelectedRow();
if (index >= 0) {
String question = questionTextArea.getText();
String optionA = optionATextArea.getText();
String optionB = optionBTextArea.getText();
String optionC释一下以上代码：

首先，我们使用 Pandas 的 `read_csv()` 函数读取数据文件，并将其存储在 = optionCTextArea.getText();
String optionD = optionDTextArea.getText();
String answer = answerTextArea.getText();
String analysis一个 DataFrame 对象中。接着，我们使用 DataFrame 的 `dropna()` 方法删除数据中的所有缺失值。`in = analysisTextArea.getText();
Question q = new Question(question, optionA, optionB, optionC, optionD, answer, analysisplace=True` 参数表示在原 DataFrame 上进行修改，而不是返回一个新的 DataFrame。

希望这个解答能够帮到您！