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，并采用 3𝜎上下限对异常值进行替代处理。

在Python中，我们通常可以使用numpy库来进行这类数据分析。首先，我们需要计算数据的平均值(mean)和标准差(std)，然后根据3σ原则确定异常值的阈值。以下是一个简单的步骤：

1. 导入所需的库：

import numpy as np

2. 定义数据列：

data_column = [数值列表]  # 这里替换为你需要分析的具体数值列

3. 计算平均值和标准差：

mean = np.mean(data_column)
std_dev = np.std(data_column)

4. 确定异常值边界（3σ上下限）：

upper_threshold = mean + 3 * std_dev
lower_threshold = mean - 3 * std_dev

5. 找出并计数异常值：

is_outlier = data_column[(data_column < lower_threshold) | (data_column > upper_threshold)]
outliers_count = len(is_outlier)

6. 替代处理异常值（这里仅示例如何简单地删除异常值，可以根据需求选择其他替代方法，如设置为缺失值或使用统计方法填充）：

clean_data = [v if v not in is_outlier else np.nan for v in data_column]