下面有一段检测器数据，为pandas.DataFrame，格式如下：检测器ID 车道编号 时间 车牌号 车速 日期 小时 分钟 秒 时间换算 车牌出现次数 6269 1 2015-12-2 14:15:38 HY2012 42 2 14 15 38 51338 3 6271 1 2015-12-2 14:16:12 HY2012 31 2 14 16 12 51372 3 6273 1 2015-12-2 14:16:45 HY2012 29 2 14 16 45 51405 3，这只是部分表格，同一车牌号可能会有多次驶入驶出记录，车辆从6269或6271进入，则视为其进入道路上游或下游路段，若被6271或6273捕获。则视为从上游或下游路段驶出，现在需要统计车辆每次进出的道路的记录，表头做成如下形式，保存为DataFrame： | 车牌号 | 驶入时间 | 驶入车速 | 驶入车道 | 驶出时间 | 驶出车速 | 驶出车道 | 平均车速 |应该如何实现

可以先对数据进行按照时间排序，再进行逐行遍历处理得到进出道路记录。

具体步骤如下：

1. 根据时间列对数据进行升序排列，即 df = df.sort_values('时间')。

2. 创建空列表 records，用于存储每辆车的进出道路记录。

3. 遍历 df 的每一行，如果该行车牌号在 records 中不存在，则将其添加进 records 中，同时标记为 “进入记录”；如果存在，且为 “进入记录”，则将车牌号对应的记录中的 “进入时间”、“进入车道”、“进入车速” 三项填充，同时标记为 “出去记录”；如果存在，且为 “出去记录”，则将车牌号对应的记录中的 “出去时间”、“出去车道”、“出去车速” 三项填充，同时计算平均车速并存储到记录中。

4. 将 records 转换成 DataFrame 格式，添加表头，即可得到所需结果。

具体代码如下：

# 对数据按时间排序
df = df.sort_values('时间')

# 创建空列表
records = []

# 遍历每一行
for i in range(len(df)):
    row = df.iloc[i]
    plate_num = row['车牌号']
    lane_num = row['车道编号']
    time = row['时间']
    speed = row['车速']
    enter_time, enter_speed, enter_lane = None, None, None
    exit_time, exit_speed, exit_lane = None, None, None
    avg_speed = None

    # 判断记录是否已存在
    exists = False
    for record in records:
        if record['车牌号'] == plate_num:
            exists = True
            if record['状态'] == '进入记录':
                enter_time = time
                enter_speed = speed
                enter_lane = lane_num
                record['进入时间'] = enter_time
                record['进入车速'] = enter_speed
                record['进入车道'] = enter_lane
                record['状态'] = '出去记录'
            else:  # record['状态'] == '出去记录'
                exit_time = time
                exit_speed = speed
                exit_lane = lane_num
                avg_speed = (exit_speed + record['进入车速']) / 2
                record['出去时间'] = exit_time
                record['出去车速'] = exit_speed
                record['出去车道'] = exit_lane
                record['平均车速'] = round(avg_speed, 2)
                record['状态'] = '进入记录'

    if not exists:
        record = {}
        record['车牌号'] = plate_num
        record['进入时间'] = time
        record['进入车速'] = speed
        record['进入车道'] = lane_num
        record['状态'] = '进入记录'
        records.append(record)

# 转换成 DataFrame 并添加表头
result_df = pd.DataFrame(records, columns=['车牌号', '驶入时间', '驶入车速', '驶入车道', '驶出时间', '驶出车速', '驶出车道', '平均车速'])