按小时读取AIS数据集的python代码

以下是一个示例代码，用于按小时读取AIS数据集：

import pandas as pd

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

# 将时间戳转换为datetime格式
df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 按小时分组
df_hourly = df.groupby(pd.Grouper(key='Timestamp', freq='H')).apply(lambda x: x)

# 打印每小时的数据量
for name, group in df_hourly.groupby(pd.Grouper(freq='H')):
    print(name, len(group))

在这个示例中，我们使用pandas库来读取AIS数据集。然后我们将时间戳转换为datetime格式，并使用groupby函数按小时分组。最后，我们遍历每个小时的数据，并打印每小时的数据量。请注意，这个示例假设数据集中的时间戳是格式为"YYYY-MM-DD HH:MM:SS"的字符串，如果您的数据集中的时间戳格式不同，则需要相应地调整代码。