以下是按照小时值对"Time"列进行分组的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Time': ['10:00', '11:30', '12:45', '13:15', '14:30', '15:45']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将Time列转换为时间类型
df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'])

# 按小时值进行分组
df['Hour'] = df['Time'].dt.hour

# 输出分组结果
grouped = df.groupby('Hour')
for hour, group in grouped:
    print(hour)
    print(group)

运行以上代码，输出结果如下：

10
                 Time  Hour
0 1900-01-01 10:00:00    10
11
                 Time  Hour
1 1900-01-01 11:30:00    11
12
                 Time  Hour
2 1900-01-01 12:45:00    12
13
                 Time  Hour
3 1900-01-01 13:15:00    13
14
                 Time  Hour
4 1900-01-01 14:30:00    14
15
                 Time  Hour
5 1900-01-01 15:45:00    15

以上代码首先将"Time"列转换为时间类型，然后使用dt.hour方法得到每个时间的小时值，并将结果存储在新的"Hour"列中。最后，使用groupby方法按照"Hour"列进行分组，并输出分组结果。