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。

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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，让我来回答你的问题。

首先，对于缺失值过滤，我们可以使用 Pandas 库中的 dropna() 函数。具体代码如下：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('catering_sale.xls')
data.dropna(inplace=True)

这里我们使用了 inplace 参数来直接在原始数据上进行修改。

接下来是异常检测。我们可以使用箱线图来检测异常值。箱线图是一种常用的统计图形，可以用于显示一组数据的中位数、四分位数、极值以及异常值。

绘制箱线图，我们可以使用 Matplotlib 库。具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.boxplot(data.values, sym='o', whis=1.5)
plt.show()

这里我们使用了 sym 参数来指定异常值的标记，使用 whis 参数来指定箱线图的上下边界。

综上，完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_excel('catering_sale.xls')
data.dropna(inplace=True)

plt.boxplot(data.values, sym='o', whis=1.5)
plt.show()

希望这个回答能够帮助到你！