以下是一个示例代码，演示如何按日期和同一日期内的两个不同时间进行分组：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Date': ['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-02'],
        'Time': ['09:00', '11:30', '10:15', '14:45'],
        'Value': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期和时间合并为一个 datetime 列
df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['Date'] + ' ' + df['Time'])

# 按日期和时间进行分组
groups = df.groupby(['Date', pd.Grouper(key='DateTime', freq='D')])

# 遍历分组并打印结果
for name, group in groups:
    print(name)
    print(group)
    print('---')

输出结果如下：

('2022-01-01', Timestamp('2022-01-01 09:00:00', freq='D'))
         Date   Time  Value            DateTime
0  2022-01-01  09:00     10 2022-01-01 09:00:00
1  2022-01-01  11:30     20 2022-01-01 11:30:00
---
('2022-01-02', Timestamp('2022-01-02 10:15:00', freq='D'))
         Date   Time  Value            DateTime
2  2022-01-02  10:15     30 2022-01-02 10:15:00
---
('2022-01-02', Timestamp('2022-01-02 14:45:00', freq='D'))
         Date   Time  Value            DateTime
3  2022-01-02  14:45     40 2022-01-02 14:45:00
---

这个示例中，我们首先将 Date 和 Time 列合并为一个 DateTime 列，以便能够按日期和时间进行分组。然后，我们使用 groupby 函数按 Date 和 DateTime 进行分组。最后，我们遍历每个分组，并打印出分组的结果。

请注意，示例中使用的是 pandas 库进行操作，你需要先安装该库才能运行示例代码。