要实现按日期、小时、地点等分类统计的拼车出行次数，可以使用Python的pandas库进行数据处理和分析。以下是一个示例代码，演示了如何进行数据统计和分类。

import pandas as pd

# 创建一个包含出行记录的数据框
data = {
    '日期': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03'],
    '小时': [8, 9, 10, 8, 9],
    '地点': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 按日期、小时和地点进行分组统计
result = df.groupby(['日期', '小时', '地点']).size().reset_index(name='次数')

print(result)

运行以上代码，会得到以下结果：

          日期  小时 地点  次数
0 2021-01-01   8  A   1
1 2021-01-01   9  B   1
2 2021-01-02   8  C   1
3 2021-01-02  10  A   1
4 2021-01-03   9  B   1

以上代码首先创建了一个包含出行记录的数据框，其中包含了日期、小时和地点信息。然后使用pandas的to_datetime()函数将日期列转换为日期类型。接着使用groupby()函数按日期、小时和地点进行分组，并使用size()函数统计每个组的次数。最后使用reset_index()函数将结果转换为新的数据框，并指定列名为“次数”。

通过这个示例代码，你可以根据自己的数据格式和需求进行适当的调整和扩展。