要按照一天内的时间范围将多行合并成平均值，可以使用Python的pandas库来处理。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例的数据框
data = {'时间': ['2021-01-01 08:00:00', '2021-01-01 12:00:00', '2021-01-01 18:00:00', '2021-01-02 10:00:00'],
        '数值': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将时间列转换为日期时间类型
df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'])

# 按照日期进行分组，并计算数值的平均值
df = df.groupby(df['时间'].dt.date).mean().reset_index()

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

          时间    数值
0  2021-01-01  20.0
1  2021-01-02  40.0

在这个示例中，我们首先创建了一个示例的数据框，包含了时间和数值两列。然后，我们将时间列转换为日期时间类型，以便可以进行日期的分组操作。

接下来，我们使用groupby函数按照日期进行分组，并使用mean函数计算每个日期的数值的平均值。最后，使用reset_index函数重置索引，使结果数据框的索引从0开始。

最后，我们打印出结果数据框，即按照一天内的时间范围将多行合并成平均值的结果。