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)（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，我将为你逐个解答这些问题。

（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

df = pd.read_csv('data.csv')
df.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。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(df['日期'], df['营业额'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('营业额')
plt.title('每日营业额情况')
plt.savefig('Te.jpg')
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。

monthly_sales = df.groupby(df['日期'].str.slice(0, 7))['营业额'].sum()

plt.bar(monthly_sales.index, monthly_sales.values)
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('营业额')
plt.title('每月营业额情况')
plt.savefig('Ye.jpg')
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。

monthly_sales = df.groupby(df['日期'].str.slice(0, 7))['营业额'].sum()
max_increase = 0
max_month = ''

for i in range(len(monthly_sales)-1):
    increase = monthly_sales[i+1] - monthly_sales[i]
    if increase > max_increase:
        max_increase = increase
        max_month = monthly_sales.index[i+1]

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。

quarterly_sales = df.groupby(pd.PeriodIndex(df['日期'], freq='Q'))['营业额'].sum()

plt.pie(quarterly_sales.values, labels=['第一季度', '第二季度', '第三季度', '第四季度'])
plt.title('2022年季度营业额分布情况')
plt.savefig('Je.jpg')
plt.show()

希望这些代码对你有所帮助！如果你有任何问题，请随时问我。