以下是一个示例代码，用于按小时分组计算平均玩家人数：

import pandas as pd

# 示例数据
data = {
    '时间': ['2020-01-01 08:00:00', '2020-01-01 08:15:00', '2020-01-01 09:00:00', '2020-01-01 09:15:00',
           '2020-01-02 10:00:00', '2020-01-02 10:15:00', '2020-01-02 11:00:00', '2020-01-02 11:15:00'],
    '玩家人数': [100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450]
}

df = pd.DataFrame(data)

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

# 按小时分组并计算平均值
df['小时'] = df['时间'].dt.hour
avg_players = df.groupby('小时')['玩家人数'].mean()

print(avg_players)

输出结果为：

小时
8    125.0
9    225.0
10   325.0
11   425.0
Name: 玩家人数, dtype: float64

这个示例中，我们首先创建了一个包含时间和玩家人数的示例数据。然后，我们使用pd.to_datetime()函数将时间列转换为日期时间类型。

接下来，我们使用dt.hour属性从日期时间中提取小时部分，并将其保存在一个新的列小时中。

最后，我们使用groupby()函数按小时分组，并使用mean()函数计算每小时玩家人数的平均值。最终结果被保存在avg_players中，并通过print()函数打印出来。