以下是一个将数据集按日期分割为N个小数据集的示例代码：

import pandas as pd

def split_dataset_by_date(dataset, date_column, num_splits):
    # 将日期列转换为datetime类型
    dataset[date_column] = pd.to_datetime(dataset[date_column])
    
    # 按日期升序排序数据集
    dataset = dataset.sort_values(by=date_column)
    
    # 计算每个数据集的大小
    split_size = len(dataset) // num_splits
    
    # 初始化数据集分割列表
    split_datasets = []
    
    # 分割数据集
    for i in range(num_splits):
        # 确定每个分割的起始索引
        start_index = i * split_size
        
        # 确定每个分割的结束索引
        if i == num_splits - 1:
            end_index = len(dataset)
        else:
            end_index = (i + 1) * split_size
        
        # 将分割后的数据集添加到列表中
        split_datasets.append(dataset[start_index:end_index])
    
    return split_datasets

# 示例用法
# 创建一个示例数据集
data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05', '2022-01-06', '2022-01-07'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将数据集按日期分割为3个小数据集
split_datasets = split_dataset_by_date(df, 'date', 3)

# 打印分割后的数据集
for i, split_dataset in enumerate(split_datasets):
    print(f"Split {i+1}:")
    print(split_dataset)
    print()

这个示例代码将一个包含日期和值的数据集按日期升序排序，并按照给定的分割数量将其分割为小数据集。每个小数据集的大小尽量相等，最后一个小数据集可能会略小于其他小数据集。在示例中，数据集被分割为3个小数据集，并打印每个小数据集的内容。