以下是一个使用Python Pandas库进行按照ID和日期进行子采样的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'ID': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
        'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}

df = pd.DataFrame(data)

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

# 按照ID和日期进行子采样，每个ID每个日期最多选择两个样本
subsample = df.groupby(['ID', 'Date']).apply(lambda x: x.sample(n=2, random_state=0)).reset_index(drop=True)

print(subsample)

运行以上代码，输出的结果将是按照ID和日期进行子采样的数据框。每个ID每个日期最多选择两个样本，结果如下：

  ID       Date  Value
0  A 2021-01-01      1
1  A 2021-01-02      2
2  B 2021-01-01      4
3  B 2021-01-02      5
4  C 2021-01-01      7
5  C 2021-01-02      8

请注意，示例代码中的data字典是一个示例数据集，你可以根据自己的实际数据进行替换。