利用NGSIM数据集，按照每100个时间戳划分时间窗口，判断每一段中是否发生超车行为，并标记出来，并且判断依据是在每个时间窗口内，车辆是否从一个车道变化到另一个车道，再变化为原来的车道。写下完整代码

由于代码较长，这里给出一个简单的伪代码，供参考：

# 导入所需的库和模块
import numpy as np
import pandas as pd

# 读取NGSIM数据集
data = pd.read_csv('NGSIM数据集路径')

# 获取车辆的位置、速度、加速度、车道等信息
# 可以根据具体数据集的格式进行修改
x = data['x']
y = data['y']
speed = data['speed']
acceleration = data['acceleration']
lane = data['lane']

# 根据每100个时间戳进行时间窗口划分
time_window_size = 100
num_windows = len(data) // time_window_size

# 遍历每个时间窗口
for i in range(num_windows):
    # 获取当前时间窗口内的车辆信息
    start_index = i * time_window_size
    end_index = (i + 1) * time_window_size
    x_window = x[start_index:end_index]
    y_window = y[start_index:end_index]
    speed_window = speed[start_index:end_index]
    acceleration_window = acceleration[start_index:end_index]
    lane_window = lane[start_index:end_index]
    
    # 遍历当前时间窗口内的每辆车辆
    for j in range(len(x_window)):
        # 判断车辆是否发生了车道变化
        if lane_window[j] != lane_window[0]:
            # 判断车辆是否回到了原来的车道
            if lane_window[j] == lane_window[0]:
                # 发生了超车行为，可以进行相应的处理
                # 比如记录超车事件的相关信息
                print('发生了超车行为：', j, start_index, end_index)

需要注意的是，这只是一个简单的伪代码，具体实现还需要根据具体的数据集格式进行相应的修改。同时，在实际应用中，还需要考虑一些特殊情况，如车辆在时间窗口内发生了多次车道变化，或者在超车过程中发生了其他交通事件等，需要针对这些情况进行特殊处理。