将AIS数据集按小时进行分类

首先，需要明确AIS数据集的格式和字段含义。AIS数据集包括多个字段，例如时间戳、船舶ID、经纬度等。其中，时间戳字段表示船舶报告位置的时间，通常格式为UTC时间，例如2021-12-01T14:30:00Z。

按小时对AIS数据集进行分类的步骤如下：

1. 读取AIS数据集，并将时间戳字段转换为datetime类型。
2. 创建一个新的字段“hour”，表示每个时间戳所在的小时数。
3. 使用pandas的groupby函数，按“hour”字段进行分组。
4. 对于每个小时数，可以进行一些统计操作，例如计算该小时内船舶数量、平均速度等。

以下是一个简单的Python代码示例，可以实现将AIS数据集按小时进行分类：

import pandas as pd

# 读取AIS数据集
ais_df = pd.read_csv('ais_data.csv')

# 转换时间戳字段为datetime类型
ais_df['timestamp'] = pd.to_datetime(ais_df['timestamp'])

# 创建新的“hour”字段
ais_df['hour'] = ais_df['timestamp'].dt.hour

# 按“hour”字段进行分组，并计算船舶数量
ship_count_by_hour = ais_df.groupby('hour').size()

print(ship_count_by_hour)

输出结果类似如下：

hour
0      1000
1       980
2       900
3       850
4       700
5       500
6       300
7       200
8       150
9       200
10      300
11      500
12      700
13      850
14      900
15      980
16     1000
17     1000
18      980
19      900
20      850
21      700
22      500
23      300
dtype: int64

上述代码示例中，我们首先使用pandas库读取AIS数据集，并将时间戳字段转换为datetime类型。然后，我们创建了一个新的“hour”字段，表示每个时间戳所在的小时数。接下来，使用groupby函数按“hour”字段进行分组，并计算每个小时内船舶数量。最后，将结果打印出来。