使用describe()查看catering_sale.xls数据的基本情况，通过箱式图检测出catering

使用describe()查看catering_sale.xls数据的基本情况

import numpy as np
import pandas as pd
a=pd.read_excel('C:\\Users\Administrator\.spyder-py3\catering_sale.xls')
print(a)
s=a.describe()
print(s)

箱形图
箱形图（英文：Box plot），又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理，快速识别异常值。

箱形图最大的优点就是不受异常值的影响，能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况，同时也利于数据的清洗。

通过箱式图检测出catering_sale.xls中的异常值

import pandas as pd
import os
import matplotlib.pyplot as plt
f1=pd.read_excel('C:\\Users\Administrator\.spyder-py3\catering_sale.xls')#换为自己的位置
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
plt.figure(figsize=(8,8))
t=f1.boxplot(return_type='dict')
x=t['fliers'][0].get_xdata()
y=t['fliers'][0].get_ydata()
y.sort()
for i in range(len(x)):
if i>0:
plt.annotate(y[i],xy=(x[i],y[i]),xytext=(x[i]+0.05-0.8/(y[i]-y[i-1]),y[i]))
else:
plt.annotate(y[i],xy=(x[i],y[i]),xytext=(x[i]+0.8,y[i]))
plt.show()

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