要按照日期连续对数据进行排名的分组操作，可以使用Python的pandas库。下面是一个示例代码，演示如何将数据按照日期分组，并对每个日期分组进行排名操作：

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', '2021-01-02', '2021-01-03'],
    '数值': [10, 20, 15, 25, 5, 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'])

# 按照日期进行分组，并对每个日期分组进行排名
df['排名'] = df.groupby('日期')['数值'].rank(ascending=False)

print(df)

输出结果为：

          日期  数值   排名
0 2021-01-01  10  2.0
1 2021-01-01  20  1.0
2 2021-01-02  15  2.0
3 2021-01-02  25  1.0
4 2021-01-02   5  3.0
5 2021-01-03  30  1.0

在示例代码中，首先创建了一个包含日期和数值的示例数据。然后，使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为日期类型。接下来，使用groupby()函数对日期列进行分组，并使用rank()函数对每个日期分组的数值列进行排名操作。最后，将排名结果存储在新的排名列中，并打印整个数据表。

这样，就实现了按照日期连续对数据进行排名的分组操作。