如果有一个包含vehicle_id,time,lon,lat四列数据的csv文件，以此取出每一个vehicle_id的数据，然后对该车按照每一天的数据，以经纬度为标准将数据进行聚类，最后以csv文件的形式保存同一类别的数据的对应的起始时间到终止时间，经纬度对应其聚类中心，写出python代码，使用kmeans，不需要转化成弧度制，按照开始时间的先写其实时间，再写终止时间点，然后是经度和纬度

以下是一个能够实现上述功能的Python代码，使用了scikit-learn库中的KMeans算法进行聚类。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 取出所有车辆id
vehicle_ids = df['vehicle_id'].unique()

# 定义聚类的数量
n_clusters = 10

# 遍历每个车辆的数据
for vehicle_id in vehicle_ids:
    # 取出该车辆的所有数据
    df_vehicle = df[df['vehicle_id'] == vehicle_id].reset_index(drop=True)
    
    # 将时间列转换为datetime类型
    df_vehicle['time'] = pd.to_datetime(df_vehicle['time'])
    
    # 计算每个时间点距离第一个时间点的小时数
    df_vehicle['hours'] = (df_vehicle['time'] - df_vehicle['time'][0]).dt.total_seconds() / 3600
    
    # 将经纬度作为特征进行聚类
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(df_vehicle[['lon', 'lat']])
    
    # 将每个点归到其对应的聚类中心
    df_vehicle['cluster'] = kmeans.predict(df_vehicle[['lon', 'lat']])
    
    # 遍历所有聚类
    for cluster_id in range(n_clusters):
        # 取出该聚类的所有数据
        df_cluster = df_vehicle[df_vehicle['cluster'] == cluster_id].reset_index(drop=True)
        
        if len(df_cluster) > 0:
            # 计算该聚类的中心点
            center_lon = np.mean(df_cluster['lon'])
            center_lat = np.mean(df_cluster['lat'])
            
            # 取出该聚类的起始时间和终止时间
            start_time = df_cluster['time'][0]
            end_time = df_cluster['time'][len(df_cluster) - 1]
            
            # 将起始时间、终止时间、经度和纬度写入输出csv文件
            with open('output.csv', 'a') as f:
                f.write('{},{},{},{},{}\n'.format(start_time, end_time, center_lon, center_lat, cluster_id))

代码中，首先通过读取csv文件获取所有车辆的数据。然后，遍历每个车辆的数据，并将时间转换为datetime类型，并计算每个时间点距离第一个时间点的小时数。接着，利用KMeans算法对每个车辆的数据进行聚类，将每个点归到其对应的聚类中心。最后，遍历所有聚类，计算该聚类的中心点和起始时间、终止时间，并将其写入输出csv文件。