1. 数据准备：假设有一个包含日期、事件类型和事件数量的数据集（dataframe），可以使用以下代码创建：

import pandas as pd

# 创建数据
data = {'date': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-02', '2020-01-03'],
        'event': ['A', 'B', 'C', 'A'],
        'num': [3, 4, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

2. 按日期和事件类型分组，并计算事件数量的和：

# 按日期和事件类型分组，并计算事件数量的和
grouped = df.groupby(['date', 'event']).sum()
print(grouped)

输出结果如下：

                num
date       event   
2020-01-01 A       3
2020-01-02 B       4
           C       2
2020-01-03 A       1

可以看到，按日期和事件类型分组后，每组对应一个唯一的行索引（由多个列索引组成）和对应的事件数量。

3. 如果只想按日期分组，并查看每个事件类型的事件数量的和，可以使用下面的代码：

# 按日期分组，并查看每个事件类型的事件数量的和
grouped = df.groupby(['date', 'event']).sum().reset_index()
result = grouped.pivot(index='date', columns='event', values='num')
print(result)

输出结果如下：

event        A    B    C
date                   
2020-01-01  3.0  NaN  NaN
2020-01-02  NaN  4.0  2.0
2020-01-03  1.0  NaN  NaN

从输出结果可以看出，按日期分组后，每个事件类型的事件数量的和都分别作为列来展示。

总的来说，按日期和列分组是