使用以下代码，在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。 依据以上生成的模拟数据文件，完成下面的任务： （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。

抱歉，我不支持生成文件和保存图形的操作，但我可以提供相应的代码来回答您的问题：

(1) 读取文件并删除缺失值：

import pandas as pd

# 读取文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除缺失值
df.dropna(inplace=True)

(2) 绘制折线图并保存图像：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图像大小
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 绘制折线图
ax.plot(df['日期'], df['营业额'])

# 设置图像标题和轴标签
ax.set_title('商场营业额情况')
ax.set_xlabel('日期')
ax.set_ylabel('营业额')

# 保存图像
plt.savefig('Te.jpg')

(3) 绘制柱状图并保存图像：

# 按月份进行统计
df_month = df.groupby(df['日期'].str.slice(0, 7)).sum()

# 设置图像大小
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 绘制柱状图
ax.bar(df_month.index, df_month['营业额'])

# 设置图像标题和轴标签
ax.set_title('商场每月营业额情况')
ax.set_xlabel('月份')
ax.set_ylabel('营业额')

# 保存图像
plt.savefig('Ye.jpg')

(4) 找出相邻两个月最大涨幅并写入文件：

# 计算每月的涨幅
df_month['涨幅'] = df_month['营业额'].diff()

# 找出涨幅最大的月份
max_increase = df_month['涨幅'].max()
max_month = df_month.loc[df_month['涨幅'] == max_increase].index[0]

# 将涨幅最大的月份写入文件
with open('maxMonth.txt', 'w') as f:
    f.write(max_month)

(5) 绘制饼状图并保存图像：

# 按季度统计营业额
df_quarter = df.groupby(pd.Grouper(key='日期', freq='Q')).sum()

# 设置图像大小
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 绘制饼状图
ax.pie(df_quarter['营业额'], labels=['第一季度', '第二季度', '第三季度', '第四季度'], autopct='%1.1f%%')

# 设置图像标题
ax.set_title('2022年商场季度营业额分布情况')

# 保存图像
plt.savefig('Je.jpg')