尝试创建一个程序，将数据集的离群值添加到新列表中(这样我就可以确定数据集中有多少离群值)

离群值（Outliers）是指在数据集中与其他观测值明显不同的异常值。离群值的存在可能会对数据分析和模型建立产生负面影响，因此需要进行识别和处理。

为了将数据集的离群值添加到新列表中，可以按照以下步骤进行：

1. 数据集的离群值识别：常用的离群值识别方法包括基于统计学的方法（如Z-score、箱线图等）和基于机器学习的方法（如聚类、异常检测算法等）。根据数据集的特点选择合适的方法进行离群值识别。
2. 创建新列表：根据离群值的数量，创建一个新的列表用于存储离群值。
3. 将离群值添加到新列表中：遍历数据集，将被识别为离群值的观测值添加到新列表中。
4. 统计离群值数量：计算新列表中离群值的数量，以确定数据集中的离群值数量。

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