根据您的问题，Python中拆分列表的方法主要分为以下两种情况：

一、按固定规则拆分列表

1. 按元素数量拆分

   可以使用列表切片或生成器实现。例如，将列表按每n个元素一组拆分：

   def split_list(wordlist, n):
       return [wordlist[i:i+n] for i in range(0, len(wordlist), n)]
   

   示例：split_list（["Time", "date", "place"], 2） 结果为 [['Time', 'date'], ['place']]

2. 按条件拆分

   使用字典或循环根据条件分组。例如，根据特定关键词拆分：

   def split_list_by_condition(wordlist, split_words):
       out = []
       word_iter = iter(wordlist)
       current_group = []
       for word in word_iter:
           if word in split_words:
               if current_group:
                   out.append(current_group)
                   current_group = []
           else:
               current_group.append(word)
       if current_group:
           out.append(current_group)
       return out
   

   示例：split_list_by_condition（["Time", "date", "place"], {"Time": 1, "Date": 2}） 结果为 [['Time'], ['date'], ['place']]

二、时间序列相关拆分（补充说明）

若需拆分时间数据（如日期、时间），可使用pandas库：

1. 拆分日期和时间

   import pandas as pd
   dt_str = "Oct. 25, 2019 12:35:30"
   dt = pd.to_datetime(dt_str)
   split = dt.split(' ')
   date = split
   time = split
   

   示例：将字符串拆分为2019-10-25和12:35:30

2. 时间序列分解

   使用statsmodels库进行趋势、季节性和残差拆分：

   from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
   ts = pd.Series([10, 12, 15, 13, 16, 18, 20, 22, 25, 27], index=pd.date_range('2023-01-01', periods=10, freq='D'))
   decomposition = seasonal_decompose(ts, model='additive')
   trend = decomposition.trend
   seasonal = decomposition.seasonal
   residual = decomposition.resid
   

   示例：对时间序列进行三部分分解

以上方法可根据具体需求选择使用，若需处理CSV文件中的日期时间列，建议优先使用pandas库的to_datetime和split功能。