要按照ID和日期合并行，可以使用Pandas中的groupby和agg函数来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data1 = {'ID': ['A', 'A', 'B', 'B'],
         'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-01', '2021-01-02'],
         'Value1': [1, 2, 3, 4]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {'ID': ['A', 'A', 'B', 'B'],
         'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-01', '2021-01-02'],
         'Value2': [5, 6, 7, 8]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 按照ID和日期合并行
df_merged = pd.merge(df1, df2, on=['ID', 'Date'])

# 根据ID和日期分组，并对Value1和Value2求和
df_grouped = df_merged.groupby(['ID', 'Date']).agg({'Value1': 'sum', 'Value2': 'sum'}).reset_index()

print(df_grouped)

运行以上代码，输出结果如下：

  ID        Date  Value1  Value2
0  A  2021-01-01       1       5
1  A  2021-01-02       2       6
2  B  2021-01-01       3       7
3  B  2021-01-02       4       8

这样就按照ID和日期合并了行，并对Value1和Value2进行了求和。