以下是一个使用Python编写的函数示例，使用了Pandas库和datetime库。

import pandas as pd
from datetime import datetime

def replace_based_on_time(df, column_name, time_threshold):
    """
    This function replaces values in a column of a dataframe,
    based on whether they occurred before or after a specified time threshold.

    Parameters:
    df (pandas.DataFrame): the dataframe containing the column to replace
    column_name (str): the name of the column to replace
    time_threshold (str): the time threshold to use for replacement

    Returns:
    df (pandas.DataFrame): the dataframe with the column replaced
    """
    time_threshold = datetime.strptime(time_threshold, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 解析时间字符串为datetime格式
    df.loc[df[column_name] < time_threshold, column_name] = 'before' # 将时间早于指定阈值的值替换为'before'
    df.loc[df[column_name] >= time_threshold, column_name] = 'after' # 将时间晚于等于指定阈值的值替换为'after'
    return df

使用方法：

假设我们有以下数据：

         date  value
0  2022-01-01      1
1  2022-01-02      2
2  2022-01-03      3
3  2022-01-04      4
4  2022-01-05      5

我们想基于时间将'value'列中的值替换为'before'或'after'，根据它们是否早于或晚于阈值'2022-01-04 00:00:00'。

我们可以通过以下代码调用函数：

df = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据文件
df = replace_based_on_time(df, 'date', '2022-01-04 00:00:00') # 使用函数进行替换
print(df)