以下是一个示例代码，用于计算表上每小时的组计数：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'时间': ['2021-01-01 08:30:00', '2021-01-01 08:45:00', '2021-01-01 09:00:00', '2021-01-01 09:15:00', '2021-01-01 10:00:00'],
        '组': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A']}
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'])

# 按小时进行分组，并计算每小时的组计数
grouped = df.groupby(pd.Grouper(key='时间', freq='H')).size()

# 打印结果
print(grouped)

输出:

时间
2021-01-01 08:00:00    2
2021-01-01 09:00:00    2
2021-01-01 10:00:00    1
Freq: H, dtype: int64

以上代码中，首先导入了pandas库，然后创建了一个示例数据框df，其中包含了时间和组两列。接着使用pd.to_datetime()将时间列转换为日期时间类型。然后，使用groupby()方法按小时进行分组，并使用size()方法计算每小时的组计数。最后，打印了结果。

请注意，示例数据中的时间列应该是包含日期和时间信息的字符串，如果你的数据类型不同，可能需要进行相应的调整。另外，代码中的freq='H'表示按小时进行分组，你可以根据需要调整为其他的时间频率。