1、编写程序，在当前文件夹中生成饭店营业额文件data.csv，包括“日期”和“销量”两个字段一年的数据； 2、使用pandas读取文件data.csv中的数据，删除缺失值； 3、使用matplotlib生成折线图，反映饭店的营业情况，按月份进行统计，找出相领两个月的最大涨幅，最后按季度统计一年营业数据，使用matplotlib生成饼状图。

以下是Python编写的程序，实现了上述三个要求：

import random
import csv
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成饭店营业额数据
with open('data.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['日期', '销量'])
    for month in range(1, 13):
        for day in range(1, 29):
            date = f'2021-{month:02d}-{day:02d}'
            sales = random.randint(1000, 5000)
            writer.writerow([date, sales])

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

# 按月份统计营业额，生成折线图
monthly_sales = data.groupby(data['日期'].str[:7])['销量'].sum()
monthly_sales.plot()
plt.title('Monthly Sales')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales')
plt.show()

# 计算相邻两个月的最大涨幅
max_increase = 0
for i in range(len(monthly_sales) - 1):
    increase = monthly_sales.iloc[i + 1] / monthly_sales.iloc[i] - 1
    if increase > max_increase:
        max_increase = increase
print(f'Maximum monthly increase: {max_increase:.2%}')

# 按季度统计营业额，生成饼状图
quarterly_sales = data.groupby(data['日期'].str[5:7])['销量'].sum()
quarters = ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4']
plt.pie(quarterly_sales, labels=quarters, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Quarterly Sales')
plt.show()

程序首先使用csv模块生成饭店营业额数据，存储在当前文件夹下的data.csv文件中。然后使用pandas读取数据，并使用dropna方法删除缺失值。接着，程序按月份统计营业额，生成折线图，并计算相邻两个月的最大涨幅。最后，程序按季度统计营业额，生成饼状图。

运行程序，可以在窗口中看到生成的折线图和饼状图。程序还会在控制台输出相邻两个月的最大涨幅。