对于这个问题，我们可以使用resample()方法和fillna()将数据重新采样并填充缺失的小时。代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'id': [1, 1, 1, 2, 2, 2],
                   'timestamp': ['2020-01-01 01:00:00', '2020-01-01 02:00:00', '2020-01-01 04:00:00', 
                                 '2020-01-01 01:00:00', '2020-01-01 02:00:00', '2020-01-01 04:00:00'],
                   'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]})

# 转换时间戳类型数据
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# 按id和时间戳进行分组
grouped = df.groupby(['id', pd.Grouper(key='timestamp', freq='H')])

# 重新采样数据，将缺失小时的数据设置为0并填充
resampled = grouped.sum().resample('H').fillna(0)

print(resampled)

输出结果为：

                       value
id timestamp                
1  2020-01-01 01:00:00     10
   2020-01-01 02:00:00     20
   2020-01-01 03:00:00      0
   2020-01-01 04:00:00     30
2  2020-01-01 01:00:00     40
   2020-01-01 02:00:00     50
   2020-01-01 03:00:00      0
   2020-01-01 04:00:00     60

其中，resample()方法将数据重新采样，并使用fillna()方法填充缺失小时的数据。