（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，这是一个比较复杂的任务，需要使用多个库和函数来完成。这里提供一个参考实现，供您参考：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 1. 读取csv文件并删除所有缺失值
df = pd.read_csv('data.csv')
df.dropna(inplace=True)

# 2. 绘制每天的营业额折线图并保存至本地
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df['日期'], df['营业额'])
ax.set_xlabel('日期')
ax.set_ylabel('营业额')
fig.savefig('Te.jpg')

# 3. 绘制每个月份的营业额柱状图并保存至本地
df['月份'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.month
month_sales = df.groupby('月份')['营业额'].sum()
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(month_sales.index, month_sales.values)
ax.set_xlabel('月份')
ax.set_ylabel('营业额')
fig.savefig('Ye.jpg')

# 4. 计算相邻两个月份的营业额涨幅并找出最大值对应的月份
month_sales_diff = np.diff(month_sales.values)
max_month = month_sales.index[np.argmax(month_sales_diff)]
with open('maxMonth.txt', 'w') as f:
    f.write(str(max_month))

# 5. 统计2022年的季度营业额并绘制饼状图保存至本地
df['季度'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.quarter
year2022_sales = df[df['日期'].str.startswith('2022')].groupby('季度')['营业额'].sum()
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(year2022_sales.values, labels=['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4'])
fig.savefig('Je.jpg')

这里首先使用`pd.read_csv()`函数读取csv文件并将读取的结果赋值给一个DataFrame对象`df`，然后使用`df.dropna()`方法删除所有缺失值。接下来，分别完成了任务二至任务五的要求。

任务二中，使用`plt.subplots()`函数创建一个包含一个子图的画布，并使用`ax.plot()`方法绘制折线图，再使用`ax.set_xlabel()`和`ax.set_ylabel()`方法设置横纵坐标轴标签，最后使用`fig.savefig()`方法将图形保存至本地。

任务三中，首先通过`pd.to_datetime()`函数将`df['日期']`列转换为日期格式，然后使用`groupby()`方法按照月份分组，并使用`sum()`方法计算每个月份的总营业额。接下来，使用`plt.subplots()`函数创建一个包含一个子图的画布，并使用`ax.bar()`方法绘制柱状图，再使用`ax.set_xlabel()`和`ax.set_ylabel()`方法设置横纵坐标轴标签，最后使用`fig.savefig()`方法将图形保存至本地。

任务四中，首先使用`np.diff()`函数计算相邻两个月份的营业额涨幅，然后使用`np.argmax()`函数找出涨幅最大的月份，最后将该月份写入文件`maxMonth.txt`中。

任务五中，首先通过`pd.to_datetime()`函数将`df['日期']`列转换为日期格式，然后使用`df[df['日期'].str.startswith('2022')]`筛选出2022年的数据，接着使用`groupby()`方法按照季度分组，并使用`sum()`方法计算每个季度的总营业额。接下来，使用`plt.subplots()`函数创建一个包含一个子图的画布，并使用`ax.pie()`方法绘制饼状图，最后使用`fig.savefig()`方法将图形保存至本地。