以下是一个示例代码，演示如何按天和小时对数据进行分组。

import pandas as pd

# 创建一个包含日期和时间的示例数据集
data = {
    'timestamp': ['2022-01-01 10:30:00', '2022-01-01 12:45:00', '2022-01-02 09:15:00', '2022-01-02 17:30:00'],
    'value': [1, 2, 3, 4]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将时间戳列转换为 pandas 的 datetime 类型
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# 按天和小时分组
df['day'] = df['timestamp'].dt.date  # 提取日期部分
df['hour'] = df['timestamp'].dt.hour  # 提取小时部分

# 计算每天每小时的值的总和
df_grouped = df.groupby(['day', 'hour']).sum()

print(df_grouped)

输出结果：

            value
day        hour       
2022-01-01 10       1
           12       2
2022-01-02 9        3
           17       4

以上代码首先将时间戳列转换为 pandas 的 datetime 类型，然后使用 dt.date 和 dt.hour 方法分别提取日期和小时部分。接下来，使用 groupby 方法将数据按照日期和小时分组，并使用 sum 方法计算每天每小时的值的总和。最后，打印出分组后的结果。