Python如何挑选一段数据里面位于平均值左右的10个数

在Python中，你可以使用pandas库来处理这个问题，因为pandas提供了一套方便的数据分析工具。假设你有一个名为df的DataFrame或者Series，包含需要筛选的数据列，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，计算数据列的平均值（mean）。

average_value = df['your_column'].mean()

2. 确定取值范围，比如平均值加减10个标准差（std），这将得到包含99.7%数据的区间，通常认为这个区间包含了平均值左右的极端数值。

upper_bound = average_value + 10 * df['your_column'].std()
lower_bound = average_value - 10 * df['your_column'].std()

3. 使用条件筛选，选取在这个范围内的前10个和后10个数。如果数据量不足10个，则返回所有符合条件的数。

# 筛选出在范围内的数据
selected_data = df[(df['your_column'] > lower_bound) & (df['your_column'] < upper_bound)]
# 如果你想选择的是最接近平均值的10个数，可以先排序
sorted_data = selected_data.sort_values('your_column')
top_10_left = sorted_data.head(10)
bottom_10_right = sorted_data.tail(10)

请注意，上述步骤假设数据是数值型并且存在异常值。如果你的数据不是连续的数值型，或者有缺失值，可能需要进一步预处理。