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，并 用3𝜎上下限替代异常值。

在Python中，我们可以利用NumPy库来计算数据的平均值（mean）和标准差（standard deviation），然后基于3σ原则来识别异常值。首先，我们需要导入必要的库并读取数据：

import numpy as np

# 假设我们有一个名为data的numpy数组
data = np.array([...])  # 请替换为实际的数据列表或数组

# 计算均值和标准差
mean = np.mean(data)
std_dev = np.std(data)

# 根据3σ原则确定上下限
lower_threshold = mean - 3 * std_dev
upper_threshold = mean + 3 * std_dev

# 使用条件判断找出异常值
outliers = data[(data < lower_threshold) | (data > upper_threshold)]

# 异常值的数量
num_outliers = len(outliers)

# 用3σ上下限替换异常值（这里仅展示思想，实际操作可能会有其他处理方式）
data_cleaned = data.copy()
data_cleaned[outliers] = [lower_threshold if val < lower_threshold else upper_threshold for val in outliers]

# 返回异常值个数和清洗后的数据
(num_outliers, data_cleaned)

在这个过程中，`outliers`包含所有超出3σ范围的数据点，`num_outliers`就是异常值的数量，而`data_cleaned`则是对原始数据进行了替换后的结果。