有一组女生的年龄数据和体重数据，和一组女生年龄别标准身高体重数据，需要比较两组数据年龄，选择合适的标准数据，然后比较体重在标准体重的哪个百分位区间，代码怎么写

为了比较这两组数据并找出合适的标准体重，你可以按照以下步骤编写Python代码：

首先，假设你已经有了两个列表，`age_data` 和 `weight_data` 存储实际的年龄和体重，以及`std_age_height_weight` 包含标准年龄、身高和体重的数据。这里使用pandas库方便处理数据。

import pandas as pd

# 实际数据
actual_df = pd.DataFrame({
    'Age': age_data,
    'Weight': weight_data
})

# 标准数据
std_df = pd.DataFrame(std_age_height_weight, columns=['Age', 'Standard_Weight'])

# 比较年龄范围，找到最接近的标准年龄
def find_nearest_std_age(age):
    return std_df[std_df['Age'].abs() == std_df['Age'].abs().min()]['Age'].values[0]

# 将实际年龄转换到标准年龄对应的行
actual_df['Standard_Weight'] = actual_df['Age'].apply(find_nearest_std_age)

# 计算每个个体的体重偏离度百分比
deviation = (actual_df['Weight'] - actual_df['Standard_Weight']) / actual_df['Standard_Weight'] * 100

# 找出体重百分位区间
percentiles = deviation.quantile([0.05, 0.95])  # 通常取第5%和第95%分位数作为上下限

print("体重偏离度百分位区间:", percentiles)

这段代码首先将实际年龄映射到最接近的标准年龄，然后计算每个人的体重相对于标准体重的偏离百分比，并确定相应的第5%和第95%分位数。这可以帮助你了解大部分人的体重是否落在正常范围内。