导入good.csv和buyer.csv, (5)按进货日期统计每日进货的数量后，按下图，编程输出前5天每日进货数量的折线图和饼图。

好的，我会根据你的要求进行操作。首先需要明确一下，你使用的是哪种编程语言？因为不同的语言需要使用不同的库或工具来绘制图形。我这里以Python为例，使用pandas和matplotlib库来完成数据处理和图形绘制。以下是实现的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据
good_data = pd.read_csv('good.csv', encoding='utf-8')
buyer_data = pd.read_csv('buyer.csv', encoding='utf-8')

# 合并数据，按进货日期统计每日进货数量
merged_data = pd.merge(good_data, buyer_data, on='订单编号')
merged_data['进货日期'] = pd.to_datetime(merged_data['进货日期'])
daily_data = merged_data.groupby('进货日期').size()

# 取前5天的数据
daily_data = daily_data.tail(5)

# 绘制折线图
plt.plot(daily_data.index, daily_data.values)
plt.title('前5天每日进货数量折线图')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('进货数量')
plt.show()

# 绘制饼图
plt.pie(daily_data.values, labels=daily_data.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('前5天每日进货数量饼图')
plt.show()

以上代码首先使用pandas库导入了两个csv文件，并通过merge方法将它们合并起来。然后将进货日期转换为datetime类型，并使用groupby方法按照日期统计每日进货数量。接着取出前5天的数据，使用matplotlib库绘制折线图和饼图。最后通过show方法显示图形。注意，这里使用的是tail方法来取末尾的5天数据，因为pandas中默认会按日期升序排列。