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。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；

好的，以下是 Python 代码，需要安装 pandas 和 matplotlib 库。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除缺失值
df = df.dropna()

# 绘制折线图
plt.plot(df['日期'], df['营业额'])

# 设置横轴和纵轴的标签
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('营业额')

# 设置图形标题
plt.title('每日营业额')

# 保存图形为本地文件 Te.jpg
plt.savefig('Te.jpg')

# 展示图形
plt.show()

注意，这里假设你的 CSV 文件中第一列为日期，第二列为营业额，并以 UTF-8 编码保存。如果和这个格式不同，需要根据实际情况修改代码。

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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。

可以使用Python中的pandas和numpy库来生成模拟数据文件。下面是一段示例代码，可以生成所需要的数据文件data.csv：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成日期序列
dates = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-12-31')

# 生成营业额数据
revenue = np.random.randint(10000, 1000000, size=len(dates))

# 创建DataFrame并保存为csv文件
df = pd.DataFrame({'日期': dates, '营业额': revenue})
df.to_csv('data.csv', index=False)

这段代码中，我们使用了pandas库生成了一个包含从2022年1月1日到12月31日的日期序列，然后使用numpy库生成了与日期序列等长的营业额数据。最后，我们将这两列数据合并成一个DataFrame对象，并将其保存为data.csv文件。注意，我们使用了to_csv函数将DataFrame对象保存为csv文件，并指定参数index=False以避免将行索引写入到文件中。

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。

您可以使用 Python 中的 Pandas 库来生成数据文件。以下是生成数据文件的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

dates = pd.date_range('2022-01-01', periods=365)
sales = np.random.randint(1000, 10000, size=365)

df = pd.DataFrame({'日期': dates, '营业额': sales})
df.to_csv('data.csv', index=False, encoding='utf-8')

在这个代码中，我们使用了 Pandas 库中的 `date_range()` 函数来生成从 2022-01-01 开始，共 365 天的日期序列。然后，我们使用 `numpy` 库中的 `random.randint()` 函数来生成 365 条随机的营业额数据。最后，我们使用 Pandas 库中的 `DataFrame()` 函数将日期和营业额数据组成一个数据帧，并使用 `to_csv()` 函数将数据帧保存为名为 data.csv 的 CSV 文件。