以下是一个示例代码，展示了如何按照外键和日期对数据进行分组，并按日期汇总：

import pandas as pd

# 创建样例数据
data = {'外键': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        '日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-02'],
        '数值': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期转换为datetime类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 按照外键和日期进行分组，并按日期汇总
grouped = df.groupby(['外键', '日期']).sum()

# 打印结果
print(grouped)

输出结果：

            数值
外键 日期        
A  2021-01-01   1
   2021-01-02   2
B  2021-01-01   3
   2021-01-02   4
   2021-01-03   5
C  2021-01-02   6

在这个示例中，我们首先创建了一个包含外键、日期和数值的DataFrame。然后，我们使用pd.to_datetime()将日期列转换为datetime类型。接下来，我们使用groupby()方法按照外键和日期对数据进行分组，并使用sum()方法对数值进行求和。最后，我们打印出分组和汇总的结果。