python根据遵循 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），读取一列数据，计算异常值个数，使用3𝜎上限替代大于3𝜎上限的异常值，使用3𝜎下限替代小于3𝜎下限的异常值，输出替代完成的数据。

在Python中，你可以使用numpy库来进行统计分析，并结合pandas处理数据。首先，你需要导入所需的库并加载数据。假设你的数据存储在一个名为df的Pandas DataFrame的列中，列名是'data_column'。以下是步骤：

import numpy as np
import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，data_column是你需要分析的列
data = df['data_column']

# 计算平均值和标准差
mean = data.mean()
std_dev = data.std()

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

# 检查并替换异常值
data_cleaned = data.clip(lower=sigma_lower_limit, upper=sigma_upper_limit)

# 替换后的异常值个数
outliers_count = (data > sigma_upper_limit).sum() + (data < sigma_lower_limit).sum()

# 输出清洗后的数据以及异常值个数
print("清洗后的数据：")
print(data_cleaned)
print("\n异常值个数：", outliers_count)

在这个例子中，`data.clip()`函数用于设置超出上限和下限的数值，`outliers_count`则是通过布尔索引来计数哪些值超过了3σ的极限。