python根据文遵循 3𝜎原则（随机变量偏离超过 3 倍标准差的可能性不足 1%， 因此可以通过偏离均值的标准差倍数来反映数据是否合理），找出一列数据中异常值个数

在Python中，要找出一列数据中的异常值（依据3σ原则），你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要导入必要的库，如NumPy用于计算统计量，Pandas用于数据处理。

import numpy as np
import pandas as pd

2. 加载或创建你的数据集，并将其转换成DataFrame格式，方便操作。

data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 如果是CSV文件，或直接使用data = pd.Series(your_data)

3. 计算数据的平均值（mean）和标准差（std）。`std`函数会返回每个元素的标准差，对于整个列，可以使用`.std()`。

mean = data.mean()
std_dev = data.std()

4. 根据3σ原则，设置阈值。任何数值如果大于平均值加上3倍标准差（upper_bound），或者小于平均值减去3倍标准差（lower_bound），都被视为异常值。

upper_bound = mean + 3 * std_dev
lower_bound = mean - 3 * std_dev

5. 使用`data.between(lower_bound, upper_bound)`检查哪些数据点位于这个范围内，结果将是一个布尔Series。然后通过`~`运算符获取不在范围内的元素，即异常值。

outliers = ~data.between(lower_bound, upper_bound)

6. 最后，计算有多少个异常值，可以用`outliers.sum()`得到。

num_outliers = outliers.sum()

这样就得到了数据集中基于3σ原则的异常值个数。