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 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。

您可以使用以下代码使用pandas读取文件，并删除缺失值：

import pandas as pd

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

# 删除所有包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

这将读取名为"data.csv"的文件，并将其存储在名为df的pandas DataFrame对象中。然后，`dropna()`方法将删除所有包含缺失值的行，并在原地修改DataFrame对象。

请注意，如果文件中没有缺失值，则不需要调用`dropna()`方法。