要按日期分组的Pandas，可以使用groupby函数和日期时间索引。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期的DataFrame
data = {'date': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期时间索引
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)

# 按日期分组并计算每个组的总和
grouped = df.groupby(pd.Grouper(freq='D')).sum()

print(grouped)

输出结果：

            value
date             
2021-01-01      3
2021-01-02      7
2021-01-03      5

在上面的示例中，首先创建一个包含日期的DataFrame。然后，通过pd.to_datetime函数将日期列转换为日期时间索引，并使用set_index函数将其设置为索引列。接下来，使用groupby函数将数据按日期分组，并使用pd.Grouper指定频率为'D'（按天分组）。最后，使用sum函数计算每个组的总和。