在AWS Timestream中，可以使用时间戳的日期和时区信息来按天进行分组。以下是一个使用Python代码示例的解决方法：

import boto3
from datetime import datetime, timedelta

# 创建Timestream客户端
client = boto3.client('timestream-write')

# 获取当前时间和时区
now = datetime.now()
timezone = now.astimezone().tzinfo

# 获取前一天的日期
previous_day = now - timedelta(days=1)
previous_day_start = datetime(previous_day.year, previous_day.month, previous_day.day, tzinfo=timezone)
previous_day_end = previous_day_start + timedelta(days=1)

# 构建查询参数
query = f"""
SELECT COUNT(*) AS count FROM "your-database"."your-table"
WHERE time BETWEEN '{previous_day_start.isoformat()}' AND '{previous_day_end.isoformat()}'
GROUP BY time(1d)
"""

# 执行查询
response = client.query({
    'QueryString': query
})

# 处理查询结果
result = response['Rows']
for row in result:
    count = row['Data'][0]['ScalarValue']
    print(f"Count: {count}")

在上面的代码中，首先创建了一个Timestream客户端（使用AWS SDK for Python - Boto3）。然后，获取当前时间和时区。接下来，计算前一天的日期，并构建查询参数，指定时间范围和按天分组的条件。然后，执行查询，并处理查询结果。最后，打印出每天的计数结果。

请注意，上述代码仅提供了一个基本的示例，您需要根据自己的具体情况进行相应的修改和调整。