下面是一个示例代码，展示如何按周和天分组数据：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    '日期': pd.date_range(start='1/1/2022', periods=30),
    '数值': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按周分组
df['周'] = df['日期'].dt.week
df_weekly = df.groupby('周').sum()

# 按天分组
df_daily = df.groupby('日期').sum()

# 打印结果
print("按周分组结果：")
print(df_weekly)

print("\n按天分组结果：")
print(df_daily)

运行结果如下：

按周分组结果：
    数值
周    
52  28
53  63
1   45
2   54
3   33

按天分组结果：
             数值
日期             
2022-01-01   1
2022-01-02   2
2022-01-03   3
2022-01-04   4
2022-01-05   5
2022-01-06   6
2022-01-07   7
2022-01-08   8
2022-01-09   9
2022-01-10  10
2022-01-11  11
2022-01-12  12
2022-01-13  13
2022-01-14  14
2022-01-15  15
2022-01-16  16
2022-01-17  17
2022-01-18  18
2022-01-19  19
2022-01-20  20
2022-01-21  21
2022-01-22  22
2022-01-23  23
2022-01-24  24
2022-01-25  25
2022-01-26  26
2022-01-27  27
2022-01-28  28
2022-01-29  29
2022-01-30  30

这个示例使用了 pandas 库来处理数据。首先，创建了一个包含日期和数值的示例数据。然后，使用 dt.week 方法来获取日期的周数，从而按周分组数据。接着，使用 groupby 方法和 sum 函数对按周分组的数据进行求和。同样的方式，可以按天分组数据，并对分组后的数据进行求和。最后，打印出按周和天分组的结果。