要按最近的样本对R进行分组和总结，可以使用时间序列分析的方法。以下是一种使用Python进行分组和总结的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Date': pd.date_range(start='2022-01-01', periods=10, freq='D'),
        'R': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期设置为索引
df.set_index('Date', inplace=True)

# 按一周为单位进行分组和总结
weekly_summary = df.resample('W').sum()

# 打印结果
print(weekly_summary)

输出结果将是按一周为单位分组并求和后的数据：

             R
Date          
2022-01-02   3
2022-01-09  28
2022-01-16  55

这个示例代码假设数据集中有一个名为"Date"的列，包含日期信息，并且"R"列包含要进行分组和总结的数值。代码首先将"Date"列设置为索引，然后使用resample函数按照一周为单位进行分组。最后，使用sum函数对每个分组内的数值进行求和。