在数据分析中有一组数据：[-35,10,20,30,40,50,60,100]，求它的 x25% 、x50%、x75%以及分别求他们的上界、下界、中点和最近邻的代码

在数据分析中，计算百分位数（如第25%，50%，75%分位数）通常需要对数据进行排序，然后找到相应位置的数据值。这里我们假设你是想使用Python中的pandas库来进行计算。首先，我们需要安装pandas（如果你还没有安装）：

pip install pandas

接下来，我们可以编写一个简单的函数来完成这个任务：

import pandas as pd

def calculate_percentiles(data):
    # 将数据转换为pandas Series
    data_series = pd.Series(data)
    
    # 计算百分位数（q25, q50, q75）
    q25 = data_series.quantile(0.25)
    q50 = data_series.quantile(0.50)
    q75 = data_series.quantile(0.75)

    # 计算上界、下界、中点（等同于Q50）
    upper_bound = data_series.max()
    lower_bound = data_series.min()
    median = q50
    
    # 最近邻（对于给定的百分位数，最接近该值的数据）
    nearest_neighbor_q25 = data_series[data_series <= q25].max()
    nearest_neighbor_q75 = data_series[data_series <= q75].min()

    return q25, q50, q75, upper_bound, lower_bound, median, nearest_neighbor_q25, nearest_neighbor_q75

data = [-35, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 100]
percentiles = calculate_percentiles(data)
print(f"第25%分位数 (q25): {percentiles[0]}, 上界: {percentiles[3]}")
print(f"第50%分位数 (q50, 中位数): {percentiles[1]}, 下界: {percentiles[4]}")
print(f"第75%分位数 (q75): {percentiles[2]}")
print(f"第25%分位数最近邻: {percentiles[6]}, 第75%分位数最近邻: {percentiles[7]}")