Foursquare 中的NYC数据被处理成了这样，三列分别是user，location，time：array([[ 1, 698, 99366], [ 1, 3601, 5743], [ 1, 3387, 106770], ..., [ 1083, 1008, 32897], [ 1083, 358, 334237], [ 1083, 234, 22074]], dtype=int32)

这个数据包含了 Foursquare 中纽约市的签到记录，其中每行记录包含了三个字段：

- user：用户的 ID。
- location：签到位置的 ID。
- time：签到时间的序号，表示该签到发生在数据集中的第几个时间段（时间段的长度为 1 小时）。

可以看出，这个数据并没有直接给出签到时间的具体信息，而是使用了时间序号来表示。这种表示方法的好处是可以减小数据集的大小，但需要根据数据集中的时间戳信息进行解析。

要将时间序号转换为具体的时间信息，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取 Foursquare 数据集
data = pd.read_csv('foursquare_nyc_data.csv', header=None).values

# 将时间序号转换为 datetime 格式
start_time = pd.to_datetime('2012-04-03 00:00:00')
data[:, 2] = start_time + pd.to_timedelta(data[:, 2], unit='h')

# 将转换后的时间添加到数据集中
df = pd.DataFrame(data, columns=['user', 'location', 'time'])

在这个代码中，我们先读取了 Foursquare 纽约市数据集，并将其转换为 NumPy 数组格式。然后，我们使用 Pandas 库的 `to_datetime` 函数将起始时间（2012 年 4 月 3 日 0 点）转换为 datetime 格式，再将时间序号转换为时间偏移，并加上起始时间，得到具体的时间信息。最后，我们将转换后的时间添加到数据集中，以便后续分析使用。

这样，我们就可以对 Foursquare 纽约市数据集中的时间信息进行分析了。