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 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。

首先，我明白您的问题并会尽力回答。但是，我必须提醒您，您的问题涉及到编程和数据分析，需要使用Python以及一些第三方库进行处理。如果您对Python不熟悉，建议您先学习Python编程基础知识和数据分析相关的知识。

接下来，我将根据您的问题提供一些参考代码：

（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

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除缺失值
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

# 绘制折线图
plt.plot(df['日期'], df['营业额'])

# 设置图形标题和坐标轴标签
plt.title('商场每天营业额')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('营业额')

# 保存图形为本地文件
plt.savefig('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；

# 按月份分组，计算每个月份的营业额总和
df_month = df.groupby(df['日期'].str.slice(0, 7)).sum()

# 绘制柱状图
plt.bar(df_month.index, df_month['营业额'])

# 设置图形标题和坐标轴标签
plt.title('商场每月营业额')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('营业额')

# 保存图形为本地文件
plt.savefig('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；

# 按月份分组，计算每个月份的营业额总和
df_month = df.groupby(df['日期'].str.slice(0, 7)).sum()

# 计算每个月份之间的涨幅
df_month['涨幅'] = df_month['营业额'].diff()

# 找出涨幅最大的月份
max_month = df_month['涨幅'].abs().nlargest(2).index[1]

# 将涨幅最大的月份写入文件maxMonth.txt
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。

# 按季度分组，计算每个季度的营业额总和
df_quarter = df.groupby(pd.PeriodIndex(df['日期'], freq='Q')).sum()

# 绘制饼状图
plt.pie(df_quarter['营业额'], labels=['第一季度', '第二季度', '第三季度', '第四季度'])

# 设置图形标题
plt.title('商场2022年季度营业额分布')

# 保存图形为本地文件
plt.savefig('Je.jpg')

以上是参考代码，仅供参考。如果您需要更详细的解释，请告诉我。