在 Begin-End 区域内进行代码补充，读取数据、过滤非数值类和含异常值的数据并输出过滤的数据。

为了完成这个任务，你需要使用Pandas库，它是一个强大的数据分析工具。假设数据存储在一个CSV文件中，你可以按照以下步骤进行代码填充：

import pandas as pd

# 读取数据
begin_block = """
# 读取数据文件
data = pd.read_csv("your_file_path.csv")  # 替换 "your_file_path.csv" 为实际数据文件路径
"""

end_block = """
# 过滤非数值类和含异常值的数据
# 使用isnull()检查缺失值，dropna()删除含有缺失值的行
filtered_data = data.dropna(subset=['需要过滤的列名'])  # 将'需要过滤的列名'替换为实际的列名，如'dist', 'angle', 'remaining_time'

# 使用describe()检查异常值，通常我们会保留统计量中Q1-Q3范围内的数据，排除极端值
# 例如，假设我们基于'dist'列的IQR（四分位距）来识别异常值
quantile_range = filtered_data['dist'].quantile([0.25, 0.75])
lower_bound = quantile_range[0]
upper_bound = quantile_range[1]

# 删除超过上下界的行
filtered_data = filtered_data[(filtered_data['dist'] > lower_bound) & (filtered_data['dist'] < upper_bound)]

# 输出过滤后的数据
print(filtered_data.head())  # 显示前五行数据
"""

full_code = begin_block + "\n" + end_block

# 在这里插入这段代码到Begin-End区域

将上述代码块粘贴到你的代码环境中，并根据需要修改文件路径和列名。运行这段代码后，你会得到一个过滤后的数据集，只包含数值类且无异常值的数据。

注意：对于异常值的处理可以根据具体情况调整，例如使用箱线图或z-score等方法。上述代码仅提供了一个基本的异常值检测例子。