Python中使用以下代码，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。importcsvimportrandomimportdatetime fn ='data.csv'withopen(fn,'w')asfp:# 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foriinrange(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。（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。

以下是Python代码实现以上任务：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# (1) 读取数据，删除缺失值
df = pd.read_csv('data.csv')
df.dropna(inplace=True)

# (2) 绘制折线图并保存为 Te.jpg
plt.plot(df['日期'], df['营业额'])
plt.savefig('Te.jpg')

# (3) 绘制柱状图并保存为 Ye.jpg
df['月份'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.month
monthly_sales = df.groupby('月份').sum()
plt.bar(monthly_sales.index, monthly_sales['营业额'])
plt.savefig('Ye.jpg')

# (4) 按月份统计涨幅并保存最大值月份到 maxMonth.txt
monthly_sales['涨幅'] = monthly_sales['营业额'].diff()
max_increase = monthly_sales['涨幅'].max()
max_month = monthly_sales[monthly_sales['涨幅'] == max_increase].index[0]
with open('maxMonth.txt', 'w') as f:
    f.write(str(max_month))

# (5) 统计季度营业额并绘制饼状图保存为 Je.jpg
df['季度'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.quarter
quarterly_sales = df.groupby('季度').sum()
plt.pie(quarterly_sales['营业额'], labels=['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4'])
plt.savefig('Je.jpg')

以上代码实现了对商场营业额模拟数据的读取、可视化和分析，包括删除缺失值、绘制折线图、绘制柱状图、统计涨幅最大的月份、统计季度营业额并绘制饼状图。