以下是一个示例代码，演示如何按照外键和日期范围进行分组：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    '外键列': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
    '日期列': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-01', '2021-01-03', '2021-01-02', '2021-01-03'],
    '数值列': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按照外键列和日期列进行分组，并计算数值列的总和
grouped = df.groupby(['外键列', pd.Grouper(key='日期列', freq='D')])['数值列'].sum()

# 打印分组结果
print(grouped)

输出结果将会是：

外键列  日期列      
1    2021-01-01    10
     2021-01-02    20
2    2021-01-01    30
     2021-01-03    40
3    2021-01-02    50
     2021-01-03    60
Name: 数值列, dtype: int64

以上代码使用了pandas库的groupby方法，首先将日期列转换为日期类型，然后按照外键列和日期列进行分组，最后计算数值列的总和。可以根据需要调整代码中的列名和分组方式。