以下是一个示例代码，展示了如何按照最新的时间戳进行分组和聚合：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'timestamp': ['2022-01-01 09:00:00', '2022-01-01 09:30:00', '2022-01-01 10:00:00',
                      '2022-01-02 08:00:00', '2022-01-02 08:30:00', '2022-01-02 09:00:00'],
        'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将timestamp列转换为datetime类型
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# 按照日期进行分组，获取每个日期最新的数据
df_grouped = df.groupby(df['timestamp'].dt.date).last()

# 输出结果
print(df_grouped)

输出结果如下：

            timestamp  value
timestamp                   
2022-01-01 2022-01-01 10:00:00     30
2022-01-02 2022-01-02 09:00:00     60

在上述代码中，首先使用pd.to_datetime()方法将timestamp列转换为datetime类型。然后，使用df['timestamp'].dt.date将日期部分提取出来，以便后续按照日期进行分组。接下来，使用groupby()方法按照日期进行分组，并使用last()方法获取每个分组中最新的数据。最后，将结果打印出来。

注意：上述示例中的数据是使用字典创建的，实际使用时，可以根据自己的数据来源进行相应的修改。