태그에 MySQL이 있길래 MySQL 버전을 올려 드립니다.

IF로 접근하면 답이 없을 수밖에 없어요 왜냐면 이런 문제는 모든 자료에 대해 일관되게 적용 가능한 규칙을 찾아서 일괄 적용해줘야 풀리는 문제거든요.

-- tbl1 테이블에 id, created_at 컬럼이 있다고 가정하겠습니다.
SELECT
    concat(
        s.d, ':00~', -- 4. 예컨대 s.d === 2022-07-22 12:00이라면?
        DATE_FORMAT(DATE_ADD(concat(s.d, ':00:00'), INTERVAL 1 HOUR), '%H:00') -- 5. 거기에 1시간을 더한 date를 얻어서 "13:00" 형태로 변환한 다음 s.d 뒤에 붙여줘야 합니다.
    ) AS '원하는 결과물',
    s.c AS 'count'
FROM (
    SELECT
        DATE_FORMAT(t.created_at, '%Y-%m-%d %H') AS d, -- 3. 출력 및 추가 포맷팅을 위해 그룹된 값들을 선택해 줍니다.
        count(t.id) AS c -- 2. 집계합니다.
    FROM tbl1 t
    GROUP BY DATE_FORMAT(t.created_at, '%Y-%m-%d %H') -- 1. 일단 연-월-일 시작시 기준으로 그루핑합니다.
) s;

>>> import pandas as pd
>>> from io import StringIO
>>> dat = '''시간
2021-01-31 21:45:03
2021-01-31 20:41:27
2021-01-31 20:20:55
2021-01-31 20:01:59
2021-01-31 19:45:03
2021-01-31 19:12:49
2021-01-31 18:40:24
2021-01-31 18:22:34'''
>>> df = pd.read_csv(StringIO(dat))


>>> df
                    시간
0  2021-01-31 21:45:03
1  2021-01-31 20:41:27
2  2021-01-31 20:20:55
3  2021-01-31 20:01:59
4  2021-01-31 19:45:03
5  2021-01-31 19:12:49
6  2021-01-31 18:40:24
7  2021-01-31 18:22:34


>>> df.resample("H", on="시간").count()
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#22>", line 1, in <module>
    df.resample("H", on="시간").count()
  File "C:\PROGRAMS\Python3864\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 10350, in resample
    return super().resample(
  File "C:\PROGRAMS\Python3864\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 8126, in resample
    return get_resampler(
  File "C:\PROGRAMS\Python3864\lib\site-packages\pandas\core\resample.py", line 1382, in get_resampler
    return tg._get_resampler(obj, kind=kind)
  File "C:\PROGRAMS\Python3864\lib\site-packages\pandas\core\resample.py", line 1558, in _get_resampler
    raise TypeError(
TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Index'


>>> df["시간"] = pd.to_datetime(df["시간"])
>>> df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 8 entries, 0 to 7
Data columns (total 1 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype         
---  ------  --------------  -----         
 0   시간      8 non-null      datetime64[ns]
dtypes: datetime64[ns](1)
memory usage: 192.0 bytes


>>> df.resample("H", on="시간").count()
                     시간
시간                     
2021-01-31 18:00:00   2
2021-01-31 19:00:00   2
2021-01-31 20:00:00   3
2021-01-31 21:00:00   1