生成饭店营业额模拟数据文件data.csv，使用pandas读取文件data.csv中的数据，删除其中所有缺失值；使用matplotlib生成折线图，反应该饭店每天的营业额情况，并把图形保存为本地文件first.jpg；按月份进行统计，使用matplotlib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second.jpg；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；按季度统计该饭店2017年的营业额数据，使用matplotlib生成饼状图显示2017年4个季度的营业额分布情况，并把图形保存为本地文件third.jpg。
plt.figure()df.plot(x='日期')plt.savefig('first.jpg')plt.figure()df1 = df[:]df1['month'] = df1['日期'].map(lambda x: x[:x.rindex('-')])df1 = df1.groupby(by='month', as_index=False).sum()df1.plot(x='month', kind='bar')plt.savefig('second.jpg')df2 = df1.drop('month', axis=1).diff()m = df2['销量'].nlargest(1).keys()[0]with open('maxMonth.txt', 'w') as fp: fp.write(df1.loc[m, 'month'])plt.figure()one = df1[:3]['销量'].sum()two = df1[3:6]['销量'].sum()three = df1[6:9]['销量'].sum()four = df1[9:12]['销量'].sum()plt.pie([one, two, three, four],labels=['one', 'two', 'three', 'four'])plt.savefig('third.jpg')
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