设计可复制的Python程序代码实现：现有一第二列为瞬时车速csv数据表格，每行之间的时间间隔为1s，按照每20行为一组，计算其每组的jerk值，并取jerk的中位数，按照中位数为中心，将这些组再次分为两组，分别输出这两组的未分组时的数据，输出为csv格式。

好的，根据您的要求，我为您编写了以下Python程序代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算每组的jerk值
df['jerk'] = df['瞬时车速'].diff().diff()

# 每20行为一组，计算中位数
median_jerk = df['jerk'].groupby(np.arange(len(df))//20).median()

# 将中位数作为分组依据，将数据分为两组
group_id = np.digitize(df['jerk'], median_jerk)

# 分别输出两组数据到csv文件
group1 = df[group_id == 1][['瞬时车速']]
group1.to_csv('group1.csv', index=False)

group2 = df[group_id == 2][['瞬时车速']]
group2.to_csv('group2.csv', index=False)

请注意，这是一个可复制的Python程序代码，您可以将其复制到您的项目中并运行。同时，根据您的数据文件名和路径，您需要将代码中的`data.csv`、`group1.csv`和`group2.csv`分别替换为您的实际文件名和路径。