编号分别为 A,B,C 的三个气象站年降水量资料在 data1.txt文件中:(1)计算不同气象站年降水量的均值、标准差、变异系数CV、偏态系数Cs、五数汇总(2)绘出不气象站年降水量的箱线图，并分析不同气象站年降水量分布有无明显差别

为了完成这两个任务，你需要首先读取数据1.txt文件，该文件包含A、B、C三个气象站的年度降水量数据。以下是步骤概述：

1. **数据处理**:
- 使用文本处理工具（如Python的`pandas`库）打开文件并加载数据，假设每一行对应一年的数据，列名分别为站名和降水量。

   import pandas as pd

   data = pd.read_csv('data1.txt', sep=':', header=None)
   stations = {'A': data[0], 'B': data[1], 'C': data[2]}  # 站名和降水量数据分开

2. **统计分析**:
- 对每个站点的降水量进行描述性统计，包括均值（mean）、标准差（std），变异系数（CV，标准差除以均值）和偏态系数（skewness）。

   for station, values in stations.items():
       mean_value = values.mean()
       std_dev = values.std()
       cv = std_dev / mean_value if mean_value else None
       skewness = values.skew()
       print(f"站名 {station}:\n均值: {mean_value}\n标准差: {std_dev}\n变异系数: {cv}\n偏态系数: {skewness}")

- 计算五数概括（最小值、第一四分位数Q1、中位数Q2、第三四分位数Q3和最大值）。

   for station, values in stations.items():
       q1, median, q3 = values.quantile([0.25, 0.5, 0.75])
       iqr = q3 - q1
       print(f"{station}五数概括: Q1={q1}, 中位数={median}, Q3={q3}, IQR={iqr}")

3. **可视化**:
- 使用matplotlib创建箱线图，比较三个站点的降水量分布。

   fig, ax = plt.subplots()
   boxes = ax.boxplot([stations['A'], stations['B'], stations['C']], labels=['A', 'B', 'C'])
   ax.set_title('不同气象站年降水量箱线图')
   plt.show()

4. **箱线图分析**:
- 观察箱线图可以初步判断是否存在显著的分布差异。如果箱体长度相近，上边缘接近，则说明差异不大；反之，如果箱体大小差距较大或箱形不对称，则可能存在显著的分布差异。

相关问题：
1. 数据文件的具体格式是什么样的？
2. 如果数据中有缺失值，如何处理？
3. 统计分析结果中发现的异常值应如何处理？