在Python中，可以使用pandas库来按照特定列的频率计算结果，并按顺序获取每天的结果。下面是一个代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-02', '2022-01-02'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按照date列的频率计算结果
result = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='D')).sum()

# 按顺序获取每天的结果
result = result.sort_index()

print(result)

运行上述代码，输出如下：

            value
date             
2022-01-01      3
2022-01-02     12

以上代码首先创建了一个示例数据集，包含了日期（date）和值（value）两列。然后，将date列转换为日期类型，以便进行日期相关的操作。

接下来，使用groupby函数和pd.Grouper对象按照date列的频率（这里是每天，指定为'D'）对数据进行分组和求和操作，得到按照日期分组计算后的结果。

最后，使用sort_index函数按照日期的顺序对结果进行排序，以便按顺序获取每天的结果。

请注意，上述示例假设数据集已经按日期排序，如果未进行排序，可以使用sort_values函数进行排序操作。