以下是一个示例代码，演示如何按照不同日期对ID进行分组：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'Date': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-03']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期时间类型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 按日期对ID进行分组
groups = df.groupby('Date')['ID'].apply(list)

# 打印分组结果
print(groups)

输出结果：

Date
2021-01-01    [1, 2]
2021-01-02    [3, 4]
2021-01-03    [5, 6]
Name: ID, dtype: object

上述代码首先创建了一个示例的数据集，包含ID和日期两列。然后，使用pd.to_datetime()将日期列转换为日期时间类型。接下来，使用groupby()方法对DataFrame按照日期列进行分组，并使用apply(list)将每个分组中的ID转换为列表。最后，将分组结果打印出来。

请注意，上述示例使用了pandas库来处理数据，因此需要先安装pandas库才能运行代码。您可以使用pip install pandas命令来安装pandas库。