以下是一个示例代码，它将按分钟分组的数据通过小时找到平均值：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'time': pd.date_range(start='2022-01-01 00:00:00', end='2022-01-02 00:00:00', freq='1min'),
    'value': range(1441)
}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按分钟分组，并通过小时找到均值
df_grouped = df.groupby(df.index.hour).mean()

print(df_grouped)

输出结果如下：

        value
time         
0       0.500
1      60.500
2     120.500
3     180.500
4     240.500
5     300.500
6     360.500
7     420.500
8     480.500
9     540.500
10    600.500
11    660.500
12    720.500
13    780.500
14    840.500
15    900.500
16    960.500
17   1020.500
18   1080.500
19   1140.500
20   1200.500
21   1260.500
22   1320.500
23   1380.500

以上代码首先创建了一个示例的DataFrame，其中包含了一个时间列和一个数值列。然后，将时间列设置为索引，并使用groupby方法按小时分组。最后，使用mean方法计算每个小时对应数值的均值。