在Python中，可以使用pandas库来按照两个列进行分组，其中一个是日期时间。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'datetime': ['2021-01-01 09:00:00', '2021-01-01 09:15:00', '2021-01-02 10:30:00', '2021-01-02 10:45:00'],
    'category': ['A', 'B', 'A', 'B'],
    'value': [10, 20, 30, 40]
}

df = pd.DataFrame(data)

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

# 按照datetime和category列进行分组，并计算每组的平均值
grouped_df = df.groupby([df['datetime'].dt.date, 'category']).mean()

print(grouped_df)

输出结果为：

                 value
datetime   category       
2021-01-01 A         10
           B         20
2021-01-02 A         30
           B         40

在示例代码中，我们首先将datetime列转换为日期时间类型，以便后续按照日期进行分组。然后，使用groupby()函数将数据按照datetime和category列进行分组，并使用mean()函数计算每组的平均值。最后，打印出分组后的结果。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。