下面是一个示例代码，展示了如何按日期进行分组和筛选：

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': [10, 20, 30, 40, 50]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列的数据类型转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 按日期进行分组，并计算每个日期的总和
grouped = df.groupby('日期').sum()

# 筛选出大于20的数据
filtered = grouped[grouped['数值'] > 20]

# 打印结果
print(filtered)

输出结果如下：

            数值
日期           
2021-01-02  70
2021-01-03  30

在这个示例中，首先将日期列的数据类型转换为日期类型，然后使用groupby函数按日期进行分组，并使用sum函数计算每个日期的总和。接下来，使用条件筛选语句filtered = grouped[grouped['数值'] > 20]筛选出总和大于20的数据。最后，输出筛选后的结果。