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。 （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，我会依次回答你的问题：

（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。

import pandas as pd

# 读取csv文件并创建DataFrame对象
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除所有缺失值
df.dropna(inplace=True)

print(df.head())

（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；

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制折线图
plt.plot(df['日期'], df['营业额'])

# 设置图形标题
plt.title('商场每天营业额情况')

# 设置横轴标签
plt.xlabel('日期')

# 设置纵轴标签
plt.ylabel('营业额')

# 保存图形
plt.savefig('Te.jpg')

# 显示图形
plt.show()

（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；

import numpy as np

# 将日期转换为月份
df['月份'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.strftime('%Y-%m')

# 按月份进行分组，并计算每个月的总营业额
monthly_sales = df.groupby('月份')['营业额'].sum()

# 绘制柱状图
plt.bar(monthly_sales.index, monthly_sales.values)

# 设置图形标题
plt.title('商场每月营业额情况')

# 设置横轴标签
plt.xlabel('月份')

# 设置纵轴标签
plt.ylabel('营业额')

# 设置横轴标签旋转角度
plt.xticks(rotation=45)

# 保存图形
plt.savefig('Ye.jpg')

# 显示图形
plt.show()

（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；

# 将日期转换为月份
df['月份'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.strftime('%Y-%m')

# 按月份进行分组，并计算每个月的总营业额
monthly_sales = df.groupby('月份')['营业额'].sum()

# 计算每个月份相邻两个月的涨幅
sales_diff = monthly_sales.diff()

# 找出涨幅最大的月份
max_month = sales_diff.idxmax()

# 将涨幅最大的月份写入文件
with open('maxMonth.txt', 'w') as f:
    f.write(max_month)

（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。

# 将日期转换为季度
df['季度'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.quarter

# 按季度进行分组，并计算每个季度的总营业额
quarterly_sales = df.groupby('季度')['营业额'].sum()

# 绘制饼状图
plt.pie(quarterly_sales.values, labels=['第一季度', '第二季度', '第三季度', '第四季度'], autopct='%1.1f%%')

# 设置图形标题
plt.title('商场2022年季度营业额分布情况')

# 保存图形
plt.savefig('Je.jpg')

# 显示图形
plt.show()