假设我们有一个包含日期和值的数据集，我们可以按日期分组并在一行中显示X列的值，该值取决于该日期的最小时间和最大时间。以下是一个使用Python pandas库的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02'],
        '时间': ['09:00', '13:00', '10:00', '14:00'],
        '值': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期和时间合并为一个列，并将其转换为datetime类型
df['日期时间'] = pd.to_datetime(df['日期'] + ' ' + df['时间'])

# 按日期分组并获取每个日期的最小时间和最大时间
grouped = df.groupby('日期')['日期时间'].agg(['min', 'max'])

# 在一行中显示X列的值，该值取决于最小时间和最大时间
for index, row in grouped.iterrows():
    min_time = row['min']
    max_time = row['max']
    values = df[(df['日期时间'] == min_time) | (df['日期时间'] == max_time)]['值']
    print(f"{min_time.date()} - {max_time.date()}: {values.tolist()}")

输出结果将是：

2021-01-01 - 2021-01-01: [10, 20]
2021-01-02 - 2021-01-02: [30, 40]

这个示例代码首先创建一个示例数据集，其中包含日期、时间和值。然后，它将日期和时间合并为一个列，并将其转换为datetime类型。接下来，它按日期分组，并获取每个日期的最小时间和最大时间。最后，它遍历每个日期的最小时间和最大时间，获取相应的值并打印出来。