使用boxoutlier的方式，找到包含中文的dataframe里的异常值，并使用列表保存异常值所在的索引

在Python中，你可以使用`scipy`库的`stats`模块中的`boxplot.stats()`函数来检测DataFrame中的异常值，然后结合DataFrame的索引来获取异常值所在的位置。但是请注意，`boxplot.stats()`通常用于数值型数据，对于包含中文的文本数据，可能需要先对数据进行处理，比如编码转换。

这里我们假设你已经有一列数值型数据，可以按照以下步骤操作：

from scipy import stats
import pandas as pd

# 假设你有一个包含中文的DataFrame df，其中有一列数值数据col_name
# 首先，确保列的数据类型是数值类型，例如整数或浮点数
df['col_name'] = df['col_name'].astype(float)  # 或者其他数值类型

# 对col_name进行箱线图分析
Q1, Q3 = stats.boxplot.stats(df['col_name'], whiskers=1.5 * IQR)  # IQR表示四分位距

# 计算异常值下限和上限
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR

# 创建一个布尔Series，标记出异常值
is_outlier = (df['col_name'] < lower_bound) | (df['col_name'] > upper_bound)

# 获取异常值对应的行索引
outlier_indices = df.index[is_outlier]

# 保存异常值索引到列表中
outlier_list = list(outlier_indices)

print(f"异常值的索引在列表{outlier_list}中")