剔除掉小于峰值一半的数据点

这个问题需要更多的上下文和背景信息才能够给出准确的答案。根据不同的场景和数据分析目的，可能会有不同的方法来剔除小于峰值一半的数据点。

一种可能的方法是根据数据的分布情况，设定一个阈值来筛选数据。例如，可以计算数据的均值和标准差，然后根据某个倍数的标准差来设定阈值，将小于阈值的数据点剔除。

另一种可能的方法是基于峰值和谷值的分析，根据数据的局部极大值和极小值来筛选数据。例如，可以找出数据中的所有峰值和谷值，然后计算峰值和谷值的平均值，将小于平均值一定比例的数据点剔除。

需要注意的是，剔除数据点可能会影响数据的统计特征和分布情况，因此需要谨慎处理。在实际应用中，可以结合具体的数据分析任务和领域知识，选择合适的方法来进行数据清洗和处理。