要按小时和天分组 Pandas 数据帧，可以使用 resample 方法。下面是一个示例解决方案：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'datetime': pd.date_range(start='2022-01-01 00:00:00', end='2022-01-02 23:00:00', freq='H'),
    'value': range(48)
}

df = pd.DataFrame(data)

# 将 'datetime' 列设置为索引
df.set_index('datetime', inplace=True)

# 按小时分组
hourly_group = df.resample('H').sum()

# 按天分组
daily_group = df.resample('D').sum()

print("按小时分组:")
print(hourly_group)

print("\n按天分组:")
print(daily_group)

该代码首先创建一个示例数据帧 df，其中包含一个包含日期时间和值的列。然后，将 'datetime' 列设置为索引，以便可以按日期时间进行分组。

接下来，使用 resample 方法按小时分组数据帧，并使用 sum 函数对每个小时的值进行求和。结果存储在 hourly_group 变量中。

然后，使用 resample 方法按天分组数据帧，并使用 sum 函数对每天的值进行求和。结果存储在 daily_group 变量中。

最后，打印出按小时和天分组后的数据帧。