将AIS数据集按小时进行分类成子数据集

要将AIS数据集按小时进行分类成子数据集，可以按照以下步骤进行操作：

1. 读取AIS数据集，通常为一个CSV文件。

2. 将时间戳列转换为Python datetime对象。

3. 对所有数据按照时间戳进行排序。

4. 根据时间戳计算每条数据所属的小时数，可以使用datetime对象的hour属性。

5. 根据小时数将数据分组成子数据集，可以使用Python的groupby()函数。

6. 将每个小时的子数据集保存到一个新的CSV文件中。

下面是一个示例代码，可以实现将AIS数据集按小时进行分类成子数据集：

import pandas as pd
from datetime import datetime

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

# 将时间戳列转换为Python datetime对象
ais_data['timestamp'] = pd.to_datetime(ais_data['timestamp'])

# 按照时间戳进行排序
ais_data = ais_data.sort_values(by='timestamp')

# 计算每条数据所属的小时数
ais_data['hour'] = ais_data['timestamp'].apply(lambda x: x.hour)

# 将数据按小时数分组
grouped = ais_data.groupby('hour')

# 将每个小时的子数据集保存到新的CSV文件中
for hour, data in grouped:
    filename = f'ais_data_hour_{hour}.csv'
    data.to_csv(filename, index=False)

在这个示例代码中，我们使用了Pandas库进行数据处理和分组。通过将时间戳列转换为Python datetime对象，我们可以很方便地提取每条数据的小时数，并使用groupby()函数将数据按小时数分组。最后，我们将每个小时的子数据集保存到一个新的CSV文件中。