我正在尝试分析船舶AIS数据。我有一个CSV，大约有20000行，列代表lat/long/speed/time stamp。
我已经将数据加载到Jupyter笔记本上的熊猫数据框中。
我想做的是根据时间戳和速度将CSV分成更小的CSV，所以我希望在船只速度小于2节的每一段时间内都有一个单独的CSV，例如，如果船只以10节的速度过渡6小时，然后在3小时内减速到1节，再加速10节，然后在4小时内再次减速到1结，我希望输出为两个CSV，一个用于3小时周期，另一个用于4小时周期。这样我就可以在地图软件中单独查看这些时期了。
我可以很容易地过滤数据，以显示它<1节，但我无法将其分解为单独的CSV/数据帧来输出连续的周期。编辑
以下是数据的示例
我试图更清楚地展示我想在这里实现的目标
这里有一些东西可能会让你开始。
首先过滤掉所有符合标准的值(例如下面的2(：
df = pd.DataFrame({'speed':[2,1,4,5,4,1,1,1,3,4,5,6], 'time':[4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]})
df_below2 = df[df['speed']<=2].reset_index(drop=True)
现在，如果时间上有太长的间隙btw值，我们需要拆分帧。例如：
threshold = 2
df_below2['not_continuous'] = df_below2['time'].diff() > threshold
使用cums:区分各组
df_below2['group_id'] = df_below2['not_continuous'].cumsum()
从这里开始，应该可以很容易地根据组id分割帧。