要按小时和分钟分组后创建一个新的索引，可以使用pandas库来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'timestamp': ['2021-01-01 12:30:00', '2021-01-01 12:45:00', '2021-01-01 13:10:00', '2021-01-01 13:20:00'],
        'value': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将'timestamp'列转换为datetime类型
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# 按小时和分钟分组，并创建新的索引
df = df.set_index([df['timestamp'].dt.hour, df['timestamp'].dt.minute])

# 删除原始的'timestamp'列
df = df.drop('timestamp', axis=1)

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，将会得到如下输出：

       value
12 30     10
   45     20
13 10     30
   20     40

在这个示例中，我们首先将'timestamp'列转换为datetime类型，然后使用dt.hour和dt.minute属性从日期时间中提取小时和分钟信息。接下来，我们将这两个信息作为多级索引的两个级别，并通过set_index函数创建新的索引。最后，我们删除原始的'timestamp'列，得到按小时和分钟分组后的数据框。