要按日期和标签对列表元素进行分组并统计频率，可以使用Python中的pandas库进行处理。下面是一个示例代码解决方法：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = [
    {'日期': '2022-01-01', '标签': '标签1', '元素': '元素1'},
    {'日期': '2022-01-02', '标签': '标签1', '元素': '元素1'},
    {'日期': '2022-01-01', '标签': '标签2', '元素': '元素2'},
    {'日期': '2022-01-01', '标签': '标签1', '元素': '元素3'},
    {'日期': '2022-01-02', '标签': '标签2', '元素': '元素4'},
]

# 将数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 按日期和标签分组，统计频率
result = df.groupby(['日期', '标签']).size().reset_index(name='频率')

# 打印结果
print(result)

输出结果：

          日期   标签  频率
0  2022-01-01  标签1   2
1  2022-01-01  标签2   1
2  2022-01-02  标签1   1
3  2022-01-02  标签2   1

在示例代码中，首先创建了一个包含日期、标签和元素的示例数据列表。然后，使用pandas将数据转换为DataFrame。接下来，利用groupby()函数按日期和标签进行分组，再使用size()函数统计每个分组的频率。最后，使用reset_index()函数重置索引，并将统计结果命名为'频率'列。最后，将结果打印出来。