以下是一个示例的解决方法，其中我们使用Python编程语言和pandas库来实现按时间聚合行的功能。

首先，我们需要导入pandas库:

import pandas as pd

接下来，我们假设我们有一个包含日期时间列的数据框df，以及其他一些列。我们想要按时间聚合行，并计算每个时间段内的总和。我们可以按照以下步骤进行操作:

1. 将日期时间列设置为数据框的索引:

df['datetime_column'] = pd.to_datetime(df['datetime_column'])
df.set_index('datetime_column', inplace=True)

2. 使用resample函数按时间聚合行。在这里，我们将数据按每天聚合，可以根据需要选择不同的聚合频率，如'min'表示每分钟聚合，'H'表示每小时聚合等等。这里我们计算每天的总和:

df_resampled = df.resample('D').sum()

3. 如果需要，我们可以重置索引以将日期时间列还原为列:

df_resampled.reset_index(inplace=True)

这样，我们就可以得到按时间聚合行的结果。

完整的示例代码如下所示:

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'datetime_column': ['2021-01-01 08:00:00', '2021-01-01 12:00:00', '2021-01-02 09:00:00', '2021-01-02 13:00:00'],
        'value_column': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期时间列设置为索引
df['datetime_column'] = pd.to_datetime(df['datetime_column'])
df.set_index('datetime_column', inplace=True)

# 按天聚合行并计算总和
df_resampled = df.resample('D').sum()

# 重置索引以还原日期时间列
df_resampled.reset_index(inplace=True)

print(df_resampled)

运行以上代码，将会得到按时间聚合行的结果:

  datetime_column  value_column
0      2021-01-01            30
1      2021-01-02            70