以下是一个基于Python的按小时查找/查询模型的代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期时间列转换为datetime类型
data['datetime'] = pd.to_datetime(data['datetime'])

# 将日期时间列设置为索引
data.set_index('datetime', inplace=True)

# 按小时查找数据
hourly_data = data.resample('H').mean()

# 打印结果
print(hourly_data)

在这个示例中，我们首先使用pd.read_csv()函数读取一个包含日期时间列的数据集。然后，我们使用pd.to_datetime()函数将日期时间列转换为datetime类型，并使用set_index()函数将其设置为数据集的索引。接下来，我们使用resample()函数按小时对数据进行重采样，并使用mean()函数计算每个小时的平均值。最后，我们打印出按小时查找的结果。

请注意，在这个示例中，数据集的日期时间列需要符合特定的格式，例如YYYY-MM-DD HH:MM:SS。如果您的数据集的日期时间列格式不同，您需要相应地调整代码。