你可以使用pandas库来按照两个列进行分组，其中一个是时间戳。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'timestamp': ['2021-01-01 09:00:00', '2021-01-01 09:30:00', '2021-01-02 10:00:00', '2021-01-02 10:30:00'],
        'group': ['A', 'B', 'A', 'B'],
        'value': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将'timestamp'列转换为时间戳格式
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# 按照'timestamp'和'group'列进行分组，并计算每组的平均值
result = df.groupby(['timestamp', 'group']).mean()

print(result)

运行以上代码，输出结果如下：

                           value
timestamp           group       
2021-01-01 09:00:00 A        1
2021-01-01 09:30:00 B        2
2021-01-02 10:00:00 A        3
2021-01-02 10:30:00 B        4

以上代码首先使用pd.to_datetime()函数将'timestamp'列转换为时间戳格式。然后，使用groupby()函数按照'timestamp'和'group'列进行分组。最后，使用mean()函数计算每组的平均值。