要按小时索引聚合数据帧列，可以使用pandas库来实现。下面是一个解决方法的代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'时间': ['2022-01-01 12:00:00', '2022-01-01 12:30:00', '2022-01-01 13:00:00', '2022-01-01 13:30:00'],
        '数值': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 将时间列设置为索引
df.set_index('时间', inplace=True)

# 按小时聚合数据帧列
df_hourly = df.resample('H').sum()

# 打印结果
print(df_hourly)

输出：

                     数值
时间                     
2022-01-01 12:00:00   3
2022-01-01 13:00:00   7

在上面的代码中，首先创建了一个示例数据帧，包含一个时间列和一个数值列。然后，通过pd.to_datetime()函数将时间列转换为日期时间类型。接下来，使用set_index()函数将时间列设置为索引。最后，使用resample()函数按小时聚合数据帧列，并使用sum()函数计算每小时的总和。最后，打印输出结果。