要根据时间加载数据并使用Apache Spark进行处理，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你的Spark环境已经正确设置并且你已经导入了必要的库和模块。

2. 接下来，你需要从源端加载数据。这可能包括从文件系统（如HDFS）或其他数据源（如数据库）加载数据。以下是一个从CSV文件加载数据的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("TimeBasedDataLoading").getOrCreate()

# 从CSV文件加载数据
df = spark.read.csv("path_to_file.csv", header=True, inferSchema=True)

3. 一旦数据加载到DataFrame中，你可以使用Spark的DataFrame API进行进一步的处理。以下是一个示例，根据时间戳筛选数据：

from pyspark.sql.functions import col

# 筛选时间范围内的数据
start_time = "2022-01-01 00:00:00"
end_time = "2022-01-02 00:00:00"

filtered_df = df.filter((col("timestamp") >= start_time) & (col("timestamp") < end_time))

在上面的代码中，我们使用filter函数和col函数来筛选出在给定时间范围内的数据。

4. 最后，你可以对筛选后的数据进行进一步的操作，如聚合、转换等。以下是一个示例，计算每个时间段的平均值：

from pyspark.sql.functions import window

# 按时间窗口进行聚合
windowed_df = filtered_df.groupBy(window(col("timestamp"), "1 hour")).avg("value")

在上面的代码中，我们使用groupBy函数和window函数按小时窗口进行聚合，并计算每个窗口的平均值。

这些只是使用Apache Spark进行时间基础数据加载和处理的基本示例。具体的实现取决于你的数据源和需求。你可以根据你的实际情况进行调整和扩展这些示例代码。