一个解决方法是使用Python的pandas库来对行进行子集化。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

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

# 按日期对行进行子集化
subsets = []
for date, subset in df.groupby('日期'):
    subsets.append(subset)

# 输出子集化结果
for subset in subsets:
    print(subset)

运行以上代码会将数据集按日期进行子集化，并将子集输出。每个子集包含相同日期的行。输出结果如下：

         日期  数值
0 2021-01-01   1
3 2021-01-01   4
         日期  数值
1 2021-01-02   2
4 2021-01-02   5
         日期  数值
2 2021-01-03   3

以上示例代码使用pandas库中的groupby()函数将数据集按照日期进行分组，并将每个分组存储在一个列表中。你可以根据需要对子集进行进一步处理或分析。