以下是一个示例代码，可以按日期分组查看结果，并统计一个月的结果次数：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02'],
        'result': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按日期分组并统计结果次数
result_counts = df.groupby(['date', 'result']).size().reset_index(name='count')

# 输出结果
print(result_counts)

输出结果为：

        date result  count
0 2021-01-01      A      2
1 2021-01-02      B      2
2 2021-01-02      C      1
3 2021-01-03      C      1

以上代码使用了pandas库来进行数据处理。首先，将日期列转换为日期类型，然后使用groupby函数按日期和结果进行分组，并使用size函数统计每个分组的次数。最后，使用reset_index函数将结果重置索引并为列命名。