以下是一个示例代码，用于按日期分组求和列值：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-01', '2021-01-02'],
        '数值': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按日期分组并求和
df_grouped = df.groupby('日期').sum()

# 打印结果
print(df_grouped)

输出结果为：

            数值
日期           
2021-01-01  40
2021-01-02  60

这段代码首先创建了一个示例数据集，包含了日期和数值两列。然后使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为 datetime 类型，以便进行日期的分组操作。

接着，使用groupby()函数按日期列进行分组，并使用sum()函数对数值列进行求和。最后，打印出分组求和的结果。

请注意，这个示例是基于 pandas 库实现的。如果你没有安装 pandas，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

希望对你有帮助！