以下是一个使用Python pandas库的示例代码，用于按照日期索引分组数据：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'date': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03'],
    'value': [1, 2, 3, 4, 5]
})

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

# 将'date'列设置为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 按照日期索引分组并计算每组的平均值
grouped_df = df.groupby(df.index).mean()

print(grouped_df)

这个示例首先创建一个包含日期和数值的DataFrame。然后，使用pd.to_datetime将'date'列转换为日期类型，并使用set_index将'date'列设置为索引。最后，使用groupby按照日期索引分组，并使用mean计算每组的平均值。

输出结果为：

            value
date             
2021-01-01    1.5
2021-01-02    3.5
2021-01-03    5.0

这样就按照日期索引成功地将数据分组了。