以下是按天将日期时间列以小时为粒度进行分类的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'datetime': ['2022-03-01 09:15:00', '2022-03-01 10:30:00', '2022-03-02 08:45:00', '2022-03-02 09:30:00']}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 将日期时间列按天和小时进行分类
df['day'] = df['datetime'].dt.date
df['hour'] = df['datetime'].dt.hour

# 将数据按day和hour进行分组
grouped = df.groupby(['day', 'hour'])

# 打印每个分组及其对应的日期时间数据
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)
    print()

输出结果为：

(2022-03-01, 9)
             datetime         day  hour
0 2022-03-01 09:15:00  2022-03-01     9

(2022-03-01, 10)
             datetime         day  hour
1 2022-03-01 10:30:00  2022-03-01    10

(2022-03-02, 8)
             datetime         day  hour
2 2022-03-02 08:45:00  2022-03-02     8

(2022-03-02, 9)
             datetime         day  hour
3 2022-03-02 09:30:00  2022-03-02     9

代码首先创建了一个包含日期时间数据的DataFrame。然后，将datetime列转换为日期时间类型。接下来，将日期时间列拆分为day和hour两个新列。最后，使用groupby函数将数据按day和hour进行分组，并通过迭代每个分组打印出结果。

注意：这里的示例代码使用了pandas库，因此需要先安装pandas库才能运行代码。