下面是一个示例代码，演示如何按日期和多个变量的唯一用户数量进行分组：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-02'],
        '变量1': ['A', 'B', 'A', 'B', 'C'],
        '变量2': ['X', 'X', 'Y', 'Y', 'Z'],
        '用户': ['用户1', '用户2', '用户1', '用户3', '用户4']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按日期和多个变量进行分组，并计算唯一用户数量
grouped = df.groupby(['日期', '变量1', '变量2']).agg({'用户': 'nunique'})
print(grouped)

输出结果如下：

                        用户
日期         变量1 变量2      
2021-01-01  A    X       1
            B    X       1
2021-01-02  A    Y       1
            B    Y       1
            C    Z       1

在上面的示例代码中，我们使用groupby方法对日期、变量1和变量2进行分组，并使用agg函数计算唯一用户数量。最后，我们打印出分组后的结果。