csv文件的第一列为时刻，时刻值以年月日时分秒的形式呈现，第二列为每个时刻对应的充电量数据，写一段python代码，读取这个csv文件中的数据，并生成一个新的csv文件，在第二列依次存放每一个小时内充电量数值之和，并在第一列从1开始按顺序对小时进行编号，并将新生成的csv文件保存到本地

以下是代码实现：

import pandas as pd

# 读取原始csv文件
data = pd.read_csv('original.csv')

# 将第一列的时刻值转换为datetime类型
data['datetime'] = pd.to_datetime(data.iloc[:, 0])

# 将datetime列设置为索引
data = data.set_index('datetime')

# 按小时进行重采样，并对充电量数据进行求和
hourly_data = data.resample('H')['charge'].sum()

# 构造新的DataFrame
new_data = pd.DataFrame({'hour': range(1, len(hourly_data) + 1), 'charge': hourly_data})

# 将新的DataFrame保存到本地csv文件
new_data.to_csv('hourly_charge.csv', index=False)

解释一下上述代码的实现过程：

1. 通过`pd.read_csv`函数读取原始csv文件。我们假设原始文件名为`original.csv`。
2. 将第一列的时刻值转换为datetime类型，方便后续的时间操作。
3. 将datetime列设置为索引，以便使用pandas的时间序列功能。
4. 对充电量数据按小时进行重采样，并对每小时内的充电量数据进行求和。
5. 构造新的DataFrame，其中第一列为从1开始的小时编号，第二列为每个小时内的充电量之和。
6. 最后，使用`to_csv`方法将新的DataFrame保存到本地csv文件。我们假设新文件名为`hourly_charge.csv`。

注意，上述代码中的时间重采样方式为按小时进行，如果需要按其他时间粒度进行重采样，可以调整`resample`函数的参数。