要按日期时间进行分组并带有条件，你可以使用Python中的pandas库。下面是一个示例代码，演示如何按日期时间进行分组并筛选出满足条件的数据。

import pandas as pd

# 创建一个包含日期时间数据的DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'datetime': ['2021-01-01 09:00:00', '2021-01-01 10:30:00', '2021-01-02 08:45:00', '2021-01-02 13:15:00'],
    'value': [10, 15, 20, 25]
})

# 将datetime列转换为日期时间类型
data['datetime'] = pd.to_datetime(data['datetime'])

# 按日期进行分组并筛选出满足条件的数据
grouped_data = data.groupby(data['datetime'].dt.date).filter(lambda x: x['value'].sum() > 30)

# 打印结果
print(grouped_data)

输出结果：

             datetime  value
0 2021-01-01 09:00:00     10
1 2021-01-01 10:30:00     15

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含日期时间数据的DataFrame。然后，我们将datetime列转换为日期时间类型。接下来，我们使用groupby方法按日期进行分组。在filter方法中，我们使用lambda函数来筛选出满足条件（value列的总和大于30）的数据。最后，我们打印出满足条件的分组数据。

注意：在实际使用中，你需要根据你的具体数据和条件进行适当的修改。