设某饭店的营业额数据保存于文件 data.csv，写出完成下述要求的程序代码。 （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）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； （3）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； （4）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。

下面是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文件并删除缺失值
df = pd.read_csv('data.csv')
df.dropna(inplace=True)

# 折线图
plt.plot(df['日期'], df['营业额'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('营业额')
plt.savefig('first.jpg')

# 柱状图
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
df['月份'] = df['日期'].dt.month
monthly_sales = df.groupby('月份')['营业额'].sum()
plt.bar(monthly_sales.index, monthly_sales.values)
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('营业额')
plt.savefig('second.jpg')

# 饼状图
df['季度'] = df['日期'].dt.quarter
quarterly_sales = df.groupby('季度')['营业额'].sum()
plt.pie(quarterly_sales.values, labels=['第一季度', '第二季度', '第三季度', '第四季度'])
plt.savefig('third.jpg')

其中，第一步是使用 Pandas 读取文件并删除缺失值；第二步是使用 matplotlib 生成折线图，并保存为本地文件；第三步是按月份进行统计，使用 matplotlib 绘制柱状图，并保存为本地文件；第四步是按季度统计数据，使用 matplotlib 生成饼状图，并保存为本地文件。