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，我已经记下来了。下面是我的回答：

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
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除所有缺失值
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['date'], df['sale'], label='Daily Sales')

# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sales')

# 保存图形
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；

# 按月份统计每个月份的销售额
monthly_sales = df.groupby(df['date'].str.slice(0, 7)).sum()

# 绘制柱状图
plt.bar(monthly_sales.index, monthly_sales['sale'], label='Monthly Sales')

# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales')

# 保存图形
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；

# 计算每个月份的销售额与上个月份的销售额的涨幅
monthly_sales['growth'] = monthly_sales['sale'].pct_change()

# 找出相邻两个月份最大涨幅的索引
max_growth_index = monthly_sales['growth'].abs().nlargest(2).index

# 写入文件
with open('maxMonth.txt', 'w') as f:
    f.write(max_growth_index[0] + '\n')

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。

# 提取2022年的数据
sales_2022 = df[df['date'].str.startswith('2022')]

# 按季度统计销售额
quarterly_sales = sales_2022.groupby(pd.PeriodIndex(sales_2022['date'], freq='Q')).sum()

# 绘制饼状图
plt.pie(quarterly_sales['sale'], labels=['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4'], autopct='%1.1f%%')

# 添加标题
plt.title('Sales Distribution in 2022')

# 保存图形
plt.savefig('Je.jpg')

以上就是我的回答，希望能对你有所帮助。