一种熊猫解决方案:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('f123.csv')
df['Time'] = df['Time'].apply(lambda x: x.split(':')[0] + ':00')
by_hour = df.groupby('Time')
data = {}
for name in ['F1', 'F2', 'F3']:
    data['SUM ' + name] = by_hour[name].sum()
    data['AVG ' + name] = by_hour[name].mean()
res = pd.DataFrame(data)
print(res)

打印:

         AVG F1    AVG F2    AVG F3  SUM F1  SUM F2  SUM F3
Time                                                       
10:00  5.333333  5.000000  5.000000      16      15      15
11:00  1.000000  2.000000  1.000000       1       2       1
12:00  3.000000  3.000000  1.000000       3       3       1
8:00   5.000000  2.000000  4.000000       5       2       4
9:00   7.333333  5.333333  1.666667      22      16       5

另存为csv文件:

res.to_csv('res.csv')

这是res.csv的内容:

Time,AVG F1,AVG F2,AVG F3,SUM F1,SUM F2,SUM F3
10:00,5.333333333333333,5.0,5.0,16,15,15
11:00,1.0,2.0,1.0,1,2,1
12:00,3.0,3.0,1.0,3,3,1
8:00,5.0,2.0,4.0,5,2,4
9:00,7.333333333333333,5.333333333333333,1.6666666666666667,22,16,5