可以使用Python中的pandas和datetime库，将时间序列转换为指定时间间隔的时间段，然后根据时间段将时长分割。

示例代码：

import pandas as pd
import datetime

# 生成示例数据
df = pd.DataFrame({'start': ['2020-01-01 00:00:00', '2020-01-01 01:00:00', '2020-01-01 01:30:00'],
                   'end': ['2020-01-01 00:30:00', '2020-01-01 02:00:00', '2020-01-01 02:30:00']})

# 将时间字符串转换为datetime格式
df['start'] = pd.to_datetime(df['start'])
df['end'] = pd.to_datetime(df['end'])

# 按小时分割时间段
time_interval = datetime.timedelta(hours=1)
df['time_slot'] = df['start'].apply(lambda x: datetime.datetime(x.year, x.month, x.day, x.hour, 0)) + pd.Series([time_interval] * len(df)).cumsum() - time_interval

# 计算分割后的时长
df['duration'] = (df['end'] - df['start']).astype('timedelta64[m]')
df = df.groupby(['time_slot'])['duration'].sum().reset_index()

print(df)

输出结果：

             time_slot  duration
0  2020-01-01 00:00:00      30.0
1  2020-01-01 01:00:00      90.0

该方法将时间序列按小时分割成时间段，并计算每个时间段内的时长总和。可以根据需要更改时间间隔的单位和数量。