以下是一个示例代码，演示如何按照日期和时间对行分组：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03'],
        '时间': ['09:00', '10:30', '08:45', '12:15', '15:30'],
        '数值': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期和时间转换为 pandas 的 datetime 类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'], format='%H:%M')

# 按照日期和时间对行分组
grouped = df.groupby(['日期', '时间'])

# 对每个分组进行操作，例如计算平均值
result = grouped.mean()

print(result)

这段代码首先创建了一个示例数据集，包含日期、时间和数值三列。然后使用pd.to_datetime()函数将日期和时间列转换为 pandas 的 datetime 类型。接下来，使用groupby()函数将数据按照日期和时间分组。最后，可以对每个分组进行一些操作，例如计算平均值。

注意：在实际应用中，你可能需要根据具体的数据格式和需求进行适当的调整。