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

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

这段代码首先使用 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。接着使用 Matplotlib 的 `boxplot` 方法绘制箱图，`sym='o'` 参数用于指定异常值的标记形状，`whis=1.5` 参数用于指定箱体边缘与须的长度比例。最后使用 `show` 方法显示图像。

需要注意的是，由于 `boxplot` 方法需要传递包含所有数据的 NumPy 数组，所以需要使用 DataFrame 的 `values` 属性将数据转换为 NumPy 数组。

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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，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。