要按时间间隔分组的Python Pandas，您可以使用pd.Grouper函数。以下是一个包含代码示例的解决方法：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Timestamp': pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-01-10', freq='H'),
        'Value': range(240)}
df = pd.DataFrame(data)

# 将Timestamp列设置为索引
df.set_index('Timestamp', inplace=True)

# 按每天分组并计算平均值
grouped = df.groupby(pd.Grouper(freq='D')).mean()

print(grouped)

输出结果如下：

                Value
Timestamp            
2021-01-01  11.500000
2021-01-02  35.500000
2021-01-03  59.500000
2021-01-04  83.500000
2021-01-05  107.500000
2021-01-06  131.500000
2021-01-07  155.500000
2021-01-08  179.500000
2021-01-09  203.500000
2021-01-10  227.333333

在上述代码中，首先创建了一个示例数据框df，其中包含一个Timestamp列和一个Value列。然后，使用set_index函数将Timestamp列设置为索引。接下来，使用pd.Grouper函数按每天进行分组，并使用mean函数计算每个分组的平均值。最后，打印出分组后的结果。