我有这样一组数据，每一个数据的格式（x，y)，我希望实现，当x大于等于-90.5，小于等于89.5时，筛选出对应多个数据，并重采样为一个数据，这时候x赋值为-90，y则为所筛选出来的值的对应y值的均值，我希望利用循环得到x=-90，x=-89,x=-88...x=90对应的值

你可以按照以下步骤来实现你的需求：

1. 创建一个空字典，用于存储筛选后的数据。
2. 使用一个循环，从-90到90遍历每个x值。
3. 在每个循环中，筛选出满足条件的数据，即x大于等于当前循环的x值减0.5，小于等于当前循环的x值加0.5的数据。
4. 如果筛选后的数据不为空，则计算筛选后数据对应的y值的均值，并将该均值和当前循环的x值作为键值对添加到字典中。

以下是示例代码：

data = [(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)]  # 原始数据列表
resampled_data = {}  # 存储筛选后的数据

for x in range(-90, 91):
    filtered_data = [d[1] for d in data if x - 0.5 <= d[0] <= x + 0.5]
    if filtered_data:
        mean_y = sum(filtered_data) / len(filtered_data)
        resampled_data[x] = mean_y

print(resampled_data)

这段代码会将满足条件的数据进行筛选和重采样，并将结果存储在 `resampled_data` 字典中，其中键是重采样后的x值，值是对应的y值的均值。你可以根据实际情况修改代码以适应你的数据格式和需求。