下面是一个示例代码，用于按照最近24小时分组并计算值的数量：

from datetime import datetime, timedelta
from collections import defaultdict

# 模拟数据
data = [
    {'value': 1, 'timestamp': datetime.now() - timedelta(hours=2)},
    {'value': 2, 'timestamp': datetime.now() - timedelta(hours=5)},
    {'value': 3, 'timestamp': datetime.now() - timedelta(hours=20)},
    {'value': 4, 'timestamp': datetime.now() - timedelta(hours=1)},
    {'value': 5, 'timestamp': datetime.now() - timedelta(hours=10)},
    {'value': 6, 'timestamp': datetime.now() - timedelta(hours=3)},
]

# 用于存储每个时间段的值数量
groups = defaultdict(int)

# 计算最近24小时的时间范围
start_time = datetime.now() - timedelta(hours=24)
end_time = datetime.now()

# 遍历数据，将值分组计数
for item in data:
    timestamp = item['timestamp']
    value = item['value']
    if start_time <= timestamp <= end_time:
        groups[timestamp] += 1

# 打印分组计数结果
for timestamp, count in groups.items():
    print(f"{timestamp}: {count}")

这段代码假设你有一个数据列表(data)，其中每个元素包含一个值和一个时间戳。代码将计算最近24小时内的每个时间段内的值的数量，并将结果存储在groups字典中。最后，代码会打印出每个时间段的值数量。