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) 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。 （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，让我来一步步回答你的问题：

（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。

首先，你需要安装pandas库。你可以在命令行中输入以下命令来安装：

pip install pandas

然后，你可以使用以下代码将CSV文件读取为DataFrame对象，并删除所有缺失值：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
data.dropna(inplace=True)

（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；

你需要安装matplotlib库。你可以在命令行中输入以下命令来安装：

pip install matplotlib

然后，你可以使用以下代码来绘制折线图，并将其保存为Te.jpg文件：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(data['日期'], data['营业额'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('营业额')
plt.savefig('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；

你可以使用以下代码来绘制柱状图，并将其保存为Ye.jpg文件：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('data.csv')
data.dropna(inplace=True)

# 将日期列转化为月份列
data['月份'] = pd.to_datetime(data['日期']).dt.month

# 按月份分组，并计算每个月份的营业额总和
monthly_data = data.groupby('月份').agg({'营业额': 'sum'})

# 绘制柱状图
plt.bar(monthly_data.index, monthly_data['营业额'])
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('营业额')
plt.savefig('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；

你可以使用以下代码来完成这个任务：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
data.dropna(inplace=True)

# 将日期列转化为月份列
data['月份'] = pd.to_datetime(data['日期']).dt.month

# 按月份分组，并计算每个月份的营业额总和
monthly_data = data.groupby('月份').agg({'营业额': 'sum'})

# 计算每个月份与前一个月份的涨幅，并找出最大涨幅的月份
max_increase_month = None
max_increase = 0
for i in range(2, 13):
    increase = monthly_data.loc[i]['营业额'] / monthly_data.loc[i-1]['营业额'] - 1
    if increase > max_increase:
        max_increase = increase
        max_increase_month = i

# 将最大涨幅的月份写入文件maxMonth.txt
with open('maxMonth.txt', 'w') as f:
    f.write(str(max_increase_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。

你可以使用以下代码来绘制饼状图，并将其保存为Je.jpg文件：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('data.csv')
data.dropna(inplace=True)

# 将日期列转化为季度列
data['季度'] = pd.to_datetime(data['日期']).dt.quarter

# 按季度分组，并计算每个季度的营业额总和
quarterly_data = data.groupby('季度').agg({'营业额': 'sum'})

# 绘制饼状图
plt.pie(quarterly_data['营业额'], labels=['第一季度', '第二季度', '第三季度', '第四季度'])
plt.savefig('Je.jpg')