有一个车辆的若干连续帧的轨迹数据，想对其进行分组，以车道号变化前一秒的那一帧，向前每隔两秒为一组；车道号变化前后各1秒为一组；车道号变化后一秒的那一帧，向后每隔两秒为一组。python代码实现

在Python中，我们可以使用pandas库来进行这样的数据处理，因为它提供了强大的时间序列分析功能。以下是一个简单的代码示例来实现这个需求：

import pandas as pd

# 假设你的轨迹数据存储在一个DataFrame中，名为df，有'time'和'lane_id'两个列
data = {
    'time': [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18],  # 假设这是时间戳
    'lane_id': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2]   # 假设这是车道号
}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个新的列'delta_time'表示相邻时间点之间的差值
df['delta_time'] = df.groupby('lane_id')['time'].diff()

# 现在我们需要找到车道号变化的位置
change_points = df[df['lane_id'].shift(1) != df['lane_id']].index.tolist()

# 根据规则创建新的分组
groups = []
for i in change_points:
    group = df.iloc[i:i+5]
    
    if i == 0:  # 车道号变化前一秒
        group = group.iloc[:-1].reset_index(drop=True)
    elif i + 1 < len(df):  # 车道号变化后一秒，向后每隔两秒
        group = group.iloc[1:-1:2].reset_index(drop=True)
    else:
        group = group.iloc[1:].reset_index(drop=True)  # 当车道号在最后改变，取最后一组

    groups.append(group)

# 结果可能会有缺失值，可以根据需要填充或删除
final_groups = pd.concat(groups).sort_values('time')

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