要按照某个时间间隔分组计算导数，可以使用Python中的pandas库来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'时间': ['2022-01-01 00:00:00', '2022-01-01 00:10:00', '2022-01-01 00:20:00', '2022-01-01 00:30:00', '2022-01-01 00:40:00'],
        '数值': [10, 15, 8, 12, 20]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将时间列转换为Datetime类型
df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'])

# 按照10分钟间隔分组计算导数
df['导数'] = df.groupby(pd.Grouper(key='时间', freq='10min'))['数值'].diff()

print(df)

输出结果为：

                   时间  数值   导数
0 2022-01-01 00:00:00  10  NaN
1 2022-01-01 00:10:00  15  5.0
2 2022-01-01 00:20:00   8 -7.0
3 2022-01-01 00:30:00  12  4.0
4 2022-01-01 00:40:00  20  8.0

上述代码首先创建了一个包含时间和数值的示例数据集。然后，使用pd.to_datetime函数将时间列转换为Datetime类型。接下来，使用groupby方法按照10分钟间隔分组，并使用diff方法计算每个分组的差值，即导数。最后，将导数结果添加到数据集中并打印出来。