利用csv、random、datetime、pandas和matplotlib库完成5项编程任务。 （1）利用csv、random和datetime创建1个WPF商店2018年营业额模拟数据文件data.csv，此文件中包含两列数据（日期date、销量amount）。模拟数据随机生成共365条，数据日期date起于2018-01-01止于2018-12-31，数据销量amount的取值范围为[300，600]之间 （2）利用pandas读取文件data.csv中数据，创建1个行列索引的数据结构DataFrame，并删除其中的所有缺失值。 （3）利用matplotlib生成折线图，按每天进行统计，显示商店每天的销量情况，并把图形保存为本地文件day_amount_plot.png。 （4）利用matplotlib生成柱状图，按月份进行统计，显示商店每月的销量情况，并把图形保存为本地文件month_amount_bar.png。同时，找出相邻两个月最大涨幅，并把涨幅最大的月份写入到文件maxMonth.txt中。 利用matplotlib生成饼状图，按季度进行统计，显示商店4个季度的销量分布情况，并把图形保存为本地文件season_amount_pie.png

好的，以下是实现代码：

import csv
import random
from datetime import timedelta, date
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据并写入csv文件
start_date = date(2018, 1, 1)
end_date = date(2018, 12, 31)
delta = timedelta(days=1)

with open('data.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['date', 'amount'])
    while start_date <= end_date:
        amount = random.randint(300, 600)
        writer.writerow([start_date.strftime('%Y-%m-%d'), amount])
        start_date += delta

# 读取csv文件并创建DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 删除缺失值
df.dropna(inplace=True)

# 每天的销量折线图
day_amount = df['amount'].resample('D').sum()
plt.plot(day_amount)
plt.title('Daily Sales')
plt.savefig('day_amount_plot.png')
plt.show()

# 每月的销量柱状图
month_amount = df['amount'].resample('M').sum()
plt.bar(month_amount.index, month_amount)
plt.title('Monthly Sales')
plt.savefig('month_amount_bar.png')
plt.show()

# 找出相邻两个月最大涨幅，并将涨幅最大的月份写入文件maxMonth.txt
max_increase = 0
max_month = ''
for i in range(len(month_amount)-1):
    increase = month_amount[i+1] - month_amount[i]
    if increase > max_increase:
        max_increase = increase
        max_month = month_amount.index[i+1].strftime('%Y-%m')
with open('maxMonth.txt', 'w') as file:
    file.write(max_month)

# 每个季度的销量饼状图
season_amount = df['amount'].resample('Q').sum()
plt.pie(season_amount, labels=['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4'])
plt.title('Seasonal Sales')
plt.savefig('season_amount_pie.png')
plt.show()

解释一下代码：

首先，我们按照实验要求生成了数据并写入csv文件。然后，我们使用pandas库的read_csv()方法读取csv文件，并创建了一个行列索引的DataFrame数据结构。接下来，我们使用dropna()方法删除其中的所有缺失值。

接着，我们使用matplotlib库生成了三种不同类型的图表。第一种是按每天进行统计的销量折线图，我们使用了DataFrame数据结构的resample()方法将数据按天进行重采样，并计算每天的销量总和。然后，我们使用plot()方法绘制了销量折线图，并使用了title()方法设置了图表标题。最后，我们使用savefig()方法将图表保存为本地文件day_amount_plot.png，并使用show()方法显示图表。

第二种是按每月进行统计的销量柱状图，我们使用了resample()方法将数据按月进行重采样，并计算每月的销量总和。然后，我们使用bar()方法绘制了销量柱状图，并使用了title()方法设置了图表标题。最后，我们使用savefig()方法将图表保存为本地文件month_amount_bar.png，并使用show()方法显示图表。

第三种是按季度进行统计的销量饼状图，我们使用了resample()方法将数据按季度进行重采样，并计算每个季度的销量总和。然后，我们使用pie()方法绘制了销量饼状图，并使用了title()方法设置了图表标题。最后，我们使用savefig()方法将图表保存为本地文件season_amount_pie.png，并使用show()方法显示图表。

最后，我们找出相邻两个月最大涨幅，并将涨幅最大的月份写入文件maxMonth.txt。我们使用了一个for循环遍历了每个月的销量数据，并计算了相邻两个月的涨幅，找出了涨幅最大的月份。最后，我们将涨幅最大的月份写入文件maxMonth.txt。