（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。

1. 使用 Pandas 读取 data.csv 文件，并删除其中所有缺失值的代码如下：

import pandas as pd

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

# 删除所有缺失值
df.dropna(inplace=True)

2. 绘制每天营业额折线图的代码如下：

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('商场每日营业额')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('营业额')

# 保存图形到本地文件 Te.jpg
plt.savefig('Te.jpg')

3. 绘制每个月份营业额柱状图的代码如下：

# 将日期转换为月份
df['月份'] = df['日期'].dt.month

# 按月份统计营业额
monthly_sales = df.groupby('月份')['营业额'].sum()

# 绘制柱状图
plt.bar(monthly_sales.index, monthly_sales.values)

# 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')

# 保存图形到本地文件 Ye.jpg
plt.savefig('Ye.jpg')

4. 找出相邻两个月最大涨幅并写入文件 maxMonth.txt 的代码如下：

# 将日期转换为月份
df['月份'] = df['日期'].dt.month

# 按月份统计营业额
monthly_sales = df.groupby('月份')['营业额'].sum()

# 计算相邻两个月的涨幅
max_increase = 0
max_month = ""
for i, month in enumerate(monthly_sales.index):
    if i == 0:
        continue
    increase = monthly_sales[i] - monthly_sales[i-1]
    if increase > max_increase:
        max_increase = increase
        max_month = str(month-1) + "月-" + str(month) + "月"

# 写入涨幅最大的月份到文件 maxMonth.txt
with open('maxMonth.txt', 'w') as f:
    f.write(max_month)

5. 统计 2022 年四个季度的营业额并绘制饼状图的代码如下：

# 将日期转换为季度
df['季度'] = df['日期'].dt.quarter

# 按季度统计营业额
quarterly_sales = df.groupby('季度')['营业额'].sum()

# 绘制饼状图
plt.pie(quarterly_sales.values, 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')

# 保存图形到本地文件 Je.jpg
plt.savefig('Je.jpg')