检查租赁量是否存在异常值，横轴分别以季节、工作日、24个小时，纵轴为租赁量绘制箱线图，并以3(拉依达准则，代表标准差)准则去掉异常值。

首先，我们需要将数据按照季节、工作日、24个小时进行分组，并计算每个组的租赁量的中位数、上下四分位数等信息。然后，我们可以利用箱线图来展示这些信息，并根据3(拉依达准则，去掉异常值。

下面是一个Python示例代码，可以帮助你完成这个任务：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('rental_data.csv')

# 按照季节、工作日、24个小时进行分组，并计算每个组的租赁量的中位数、上下四分位数
grouped_data = data.groupby(['season', 'workingday', 'hour'])['count'].describe()

# 绘制箱线图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 循环绘制每个组的箱线图
for i, ((season, workingday, hour), group) in enumerate(grouped_data.groupby(['season', 'workingday', 'hour'])):
    # 计算异常值边界
    q1 = group['25%']
    q3 = group['75%']
    iqr = q3 - q1
    lower_bound = q1 - 3 * iqr
    upper_bound = q3 + 3 * iqr
    
    # 去掉异常值
    group = group[(group['count'] >= lower_bound) & (group['count'] <= upper_bound)]
    
    # 绘制箱线图
    x = [i + 1 for i in range(len(group))]
    ax.boxplot(group['count'], positions=x, widths=0.6)
    
    # 设置x轴标签
    label = '{}-{}-{}'.format(season, 'workingday' if workingday else 'weekend', hour)
    ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=90)
    ax.set_xticklabels([label], rotation=0, ha='center')
    
    # 设置y轴范围
    ax.set_ylim(0, 1000)
    
    # 添加标题
    ax.set_title('Rental Count by Season, Workingday, and Hour')

plt.show()

这段代码将读取一个名为`rental_data.csv`的数据文件，其中包含了每个季节、工作日/非工作日、每小时的租赁量。然后，它将按照季节、工作日、每小时进行分组，并计算每个组的租赁量的中位数、上下四分位数等统计信息。最后，它将绘制每个组的箱线图，并根据3(拉依达准则，去掉异常值。

你可以根据自己的数据和需求进行调整和修改。