可以使用Python的pandas库来按照日期和小时分组创建时间序列。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'datetime': ['2021-01-01 01:12:34', '2021-01-01 02:34:56', '2021-01-02 10:22:33', '2021-01-02 11:11:11', '2021-01-03 08:45:23'],
        'value': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将datetime列转换为pandas的Datetime类型
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

# 按照日期和小时分组创建时间序列
df['hour'] = df['datetime'].dt.hour
df['date'] = df['datetime'].dt.date
time_series = df.groupby(['date', 'hour']).sum()['value']

print(time_series)

运行上述代码将会输出按照日期和小时分组的时间序列：

date        hour
2021-01-01  1       10
            2       20
2021-01-02  10      30
            11      40
2021-01-03  8       50
Name: value, dtype: int64

这里，我们首先将datetime列转换为pandas的Datetime类型，然后使用dt.hour和dt.date属性从日期时间中提取小时和日期。接着，我们使用groupby方法按照date和hour进行分组，并对value列求和，得到按照日期和小时分组的时间序列。