在Python中，可以使用pandas库对日期时间数据类型进行分组。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例的日期时间数据集
data = pd.DataFrame({
    'datetime': ['2022-01-01 09:00:00', '2022-01-01 10:30:00', '2022-01-02 12:15:00', '2022-01-02 13:45:00'],
    'value': [1, 2, 3, 4]
})

# 将datetime列转换为日期时间数据类型
data['datetime'] = pd.to_datetime(data['datetime'])

# 按照日期对数据进行分组
grouped_data = data.groupby(data['datetime'].dt.date)

# 遍历每个日期分组并打印分组结果
for date, group in grouped_data:
    print(f"Date: {date}")
    print(group)
    print('---')

输出结果如下：

Date: 2022-01-01
             datetime  value
0 2022-01-01 09:00:00      1
1 2022-01-01 10:30:00      2
---
Date: 2022-01-02
             datetime  value
2 2022-01-02 12:15:00      3
3 2022-01-02 13:45:00      4
---

以上代码首先使用pd.to_datetime()函数将datetime列转换为日期时间数据类型。然后，使用groupby()方法将数据按照日期进行分组，通过data['datetime'].dt.date可以获取到每个日期。最后，使用for循环遍历每个日期分组，并打印分组结果。