当前文件夹中生成某商场营业额模拟数据文件 data.csv。数据文件有两列，分别为“日期”和“营业额”。日期从2022-1-1开始，共365天，365条营业数据。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。

以下是Python代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据并删除缺失值
df = pd.read_csv('data.csv').dropna()

# 绘制折线图并保存为 Te.jpg
plt.plot(df['日期'], df['营业额'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('营业额')
plt.savefig('Te.jpg')

# 按月份统计营业额并绘制柱状图
monthly_df = df.groupby(df['日期'].str[:7]).sum().reset_index()
plt.bar(monthly_df['日期'], monthly_df['营业额'])
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('营业额')
plt.savefig('Ye.jpg')

# 计算月份涨幅并找出最大涨幅月份
monthly_df['涨幅'] = monthly_df['营业额'].pct_change()
max_month = monthly_df.loc[monthly_df['涨幅'].idxmax(), '日期']

# 将最大涨幅月份写入文件 maxMonth.txt
with open('maxMonth.txt', 'w') as f:
    f.write(max_month)

# 按季度统计营业额并绘制饼状图
quarterly_df = df.groupby(pd.PeriodIndex(df['日期'], freq='Q')).sum().reset_index()
plt.pie(quarterly_df['营业额'], labels=['第一季度', '第二季度', '第三季度', '第四季度'])
plt.savefig('Je.jpg')

注意，以上代码中的文件路径和文件名需要根据实际情况修改。