假设我们有一个包含日期、ID和数值的数据集，我们想按周和ID分组，求平均值，并按周分组绘制图表。以下是一种解决方法的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例数据集
data = {
    '日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05', '2021-01-06', '2021-01-07', '2021-01-08', '2021-01-09', '2021-01-10'],
    'ID': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    '数值': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
}

df = pd.DataFrame(data)

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

# 按周和ID分组，求平均值
df_grouped = df.groupby([pd.Grouper(key='日期', freq='W-MON'), 'ID']).mean()

# 重新设置索引
df_grouped = df_grouped.reset_index()

# 按周分组绘制图表
df_grouped.plot(x='日期', y='数值', kind='line', marker='o')

# 显示图表
plt.show()

这段代码首先创建了一个示例数据集，包含日期、ID和数值三列。然后，我们将日期列转换为datetime类型，以便进行时间相关的操作。接下来，我们使用groupby方法按周和ID进行分组，并使用mean方法求平均值。然后，我们重新设置索引，使日期和ID成为列而不是索引。最后，我们使用plot方法绘制按周分组的图表，并使用show方法显示图表。

请注意，这里我们使用了Grouper函数来指定按周分组的频率为每周的星期一。你可以根据自己的需求调整这个频率。

希望对你有帮助！