根据某餐厅日常销售数据(catering_sale.xls)进行数据质量分析，缺失值过滤，过滤掉含有缺失值记录，异常检测，绘制箱图，保留箱图上的数据，进行必要的类型转换。

好的，下面是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取excel数据
df = pd.read_excel('catering_sale.xls')
# 过滤缺失值记录
df.dropna(inplace=True)
# 将数据转换为数值类型
df = df.astype(float)
# 绘制箱图
plt.boxplot(df.values, sym='o', whis=1.5)
plt.show()

这段代码基本与之前的代码相同，只是在过滤缺失值记录后，使用 DataFrame 的 `astype` 方法将数据转换为浮点数类型。这是因为在某些情况下，Excel 文件中的数据可能包含字符串类型，使用字符串类型进行数据分析会产生错误。最后使用 Matplotlib 的 `boxplot` 方法绘制箱图，并使用 `show` 方法显示图像。

相关问题

根据某餐厅日常销售数据(catering_sale.xls)进行数据质量分析，缺失值过滤，过滤掉含有缺失值记录

好的，下面是代码实现：

import pandas as pd

# 读取excel数据
df = pd.read_excel('catering_sale.xls')
# 过滤缺失值记录
df.dropna(inplace=True)
# 显示处理后的数据
print(df)

这段代码使用 Pandas 的 `read_excel` 方法读取 Excel 数据，然后使用 DataFrame 的 `dropna` 方法过滤掉含有缺失值的记录。最后使用 `print` 函数显示处理后的数据。

根据某餐厅日常销售数据(catering_sale.xls)进行数据质量分析，缺失值过滤，过滤掉含有缺失值记录，异常检测，绘制箱图

好的，下面是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取excel数据
df = pd.read_excel('catering_sale.xls')
# 过滤缺失值记录
df.dropna(inplace=True)
# 绘制箱图
df.plot(kind='box')
plt.show()

这段代码基本与之前的代码相同，只是在过滤缺失值记录后，使用 DataFrame 的 `plot` 方法绘制箱图，并使用 Matplotlib 的 `show` 方法显示图像。箱图可以用于检测数据的异常值。