下面是一个示例代码，展示了如何按日期时间值进行分组聚合计数和平均值。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'datetime': ['2021-01-01 08:00:00', '2021-01-01 09:00:00', '2021-01-02 10:00:00', '2021-01-02 11:00:00', '2021-01-02 12:00:00'],
        'value': [10, 15, 20, 25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按日期时间值进行分组，计算计数和平均值
grouped = df.groupby(pd.Grouper(key='datetime', freq='D')).agg({'value': ['count', 'mean']})

print(grouped)

输出结果如下：

            value      
            count  mean
datetime               
2021-01-01      2  12.5
2021-01-02      3  25.0

在这个示例中，我们首先创建了一个包含日期时间和值的数据集。然后，我们使用pd.to_datetime将datetime列转换为日期时间类型。接下来，我们使用groupby和pd.Grouper将数据按日期进行分组，其中freq='D'表示按天进行分组。最后，我们使用agg函数计算每个分组中的计数和平均值。