假设我们有一个名为data的数据框，其中包含两列：一个是日期（Date）列，一个是时间（Time）列，我们想要按天和小时拆分行，并在一个新列中求出利用时长的总和。

首先，我们可以使用pandas库来加载和处理数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期和时间合并成一个新的列
data['DateTime'] = pd.to_datetime(data['Date'] + ' ' + data['Time'])

# 按天和小时拆分行
data['Day'] = data['DateTime'].dt.date
data['Hour'] = data['DateTime'].dt.hour

# 计算每个组合的利用时长总和
data['TotalDuration'] = data.groupby(['Day', 'Hour'])['Duration'].transform('sum')

# 打印结果
print(data)

在这个示例中，我们首先加载了名为data.csv的数据文件，并将日期和时间合并成一个新的DateTime列。然后，我们使用DateTime列来拆分行，并创建一个新的Day列和一个新的Hour列。接下来，我们使用groupby函数按Day和Hour进行分组，并使用transform函数计算每个组合的Duration列的总和，并将结果存储在一个名为TotalDuration的新列中。最后，我们打印出结果。

请注意，上述代码中的'Date'，'Time'，'Duration'和'data.csv'应根据您的实际数据进行修改。