作业说明
给定训练集train.csv，要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量。
训练集介绍：
(1)：CSV文件，包含台湾丰原地区240天的气象观测资料(取每个月前20天的数据做训练集，12月X20天=240天，每月后10天数据用于测试，对学生不可见);
(2)：每天的监测时间点为0时，1时......到23时，共24个时间节点;
(3)：每天的检测指标包括CO、NO、PM2.5、PM10等气体浓度，是否降雨、刮风等气象信息，共计18项；
(4):数据集https://github.com/datawhalechina/leeml-notes/blob/master/docs/Homework/HW_1/Dataset
数据处理
【下文中提到的“数据帧”并非指pandas库中的数据结构DataFrame,而是指一个二维的数据包】
根据作业要求可知，需要用到连续9个时间点的气象观测数据，来预测第10个时间点的PM2.5含量。针对每一天来说，其包含的信息维度为(18,24)(18项指标，24个时间节点)。可以将0到8时的数据截
取出来，形成一个维度为(18,9)的数据帧，作为训练数据，将9时的PM2.5含量取出来，作为该训练数据对应的label；同理可取1到9时的数据作为训练用的数据帧，10时的PM2.5含量作为label......以此
分割，可将每天的信息分割为15个shape为(18,9)的数据帧和与之对应的15个label。