要按照ID和日期应用线性回归，并提取每个ID和日期的斜率参数，可以使用Python中的pandas和statsmodels库。

下面是一个示例代码，演示了如何按照ID和日期应用线性回归，并提取每个ID和日期的斜率参数：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 创建示例数据
data = {'ID': [1, 1, 1, 2, 2, 2],
        'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03',
                 '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
        'Value': [10, 12, 14, 20, 22, 24]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期转换为datetime类型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 对每个ID和日期应用线性回归
result = df.groupby(['ID', 'Date']).apply(
    lambda x: sm.OLS(x['Value'], sm.add_constant(range(len(x)))).fit().params[1]
)

# 打印每个ID和日期的斜率参数
print(result)

输出结果将显示每个ID和日期的斜率参数。

请注意，此示例假设输入数据已经按照ID和日期进行了排序。如果未排序，可以通过使用sort_values()函数对数据进行排序。