这里是一个示例代码，用于按照日期分组过滤，计算每个类别的数量和持续时间，并识别倒数第二个：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03'],
        '类别': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
        '持续时间': [10, 15, 20, 25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 按照日期分组，计算每个类别的数量和持续时间
grouped = df.groupby('日期').agg({'类别': 'count', '持续时间': 'sum'})

# 识别倒数第二个
last_second = grouped.iloc[-2]

print(grouped)
print('倒数第二个:', last_second)

输出结果：

            类别  持续时间
日期                  
2021-01-01   2    25
2021-01-02   2    45
2021-01-03   1    30
倒数第二个: 类别      2
持续时间    45
Name: 2021-01-02 00:00:00, dtype: int64

该代码首先将日期列转换为日期类型，然后使用groupby方法按照日期分组，并使用agg方法计算每个类别的数量和持续时间。最后，通过iloc方法获取倒数第二个结果。