将数据存储在数组中，并按时间进行过滤、汇总和计数。

以下是一种将数据存储在数组中，并按时间进行过滤、汇总和计数的解决方法的代码示例：

from datetime import datetime

data = [
    {"timestamp": "2021-01-01 09:30:00", "value": 10},
    {"timestamp": "2021-01-01 10:15:00", "value": 15},
    {"timestamp": "2021-01-01 11:20:00", "value": 20},
    {"timestamp": "2021-01-02 09:45:00", "value": 25},
    {"timestamp": "2021-01-02 10:30:00", "value": 30},
    {"timestamp": "2021-01-02 11:50:00", "value": 35},
]

def filter_data_by_time(start_time, end_time):
    filtered_data = []
    for item in data:
        timestamp = datetime.strptime(item["timestamp"], "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        if start_time <= timestamp <= end_time:
            filtered_data.append(item)
    return filtered_data

def summarize_data(filtered_data):
    total_value = 0
    count = 0
    for item in filtered_data:
        total_value += item["value"]
        count += 1
    return total_value, count

start_time = datetime.strptime("2021-01-01 09:00:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
end_time = datetime.strptime("2021-01-01 12:00:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

filtered_data = filter_data_by_time(start_time, end_time)
total_value, count = summarize_data(filtered_data)

print("Filtered Data:")
for item in filtered_data:
    print(item)
print("Total Value:", total_value)
print("Count:", count)

在上述代码中，首先定义了一个包含时间戳和值的数据数组。然后，定义了两个辅助函数：filter_data_by_time用于按时间过滤数据，summarize_data用于汇总数据。最后，定义了起始时间和结束时间，然后调用辅助函数进行过滤和汇总，并打印结果。

输出结果如下：

Filtered Data:
{'timestamp': '2021-01-01 09:30:00', 'value': 10}
{'timestamp': '2021-01-01 10:15:00', 'value': 15}
{'timestamp': '2021-01-01 11:20:00', 'value': 20}
Total Value: 45
Count: 3

可以看到，根据起始时间和结束时间，数据被过滤为在指定时间范围内的数据，并进行了汇总和计数。