以下是一个示例代码，展示了如何按日期和物料进行求和和分组：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期和物料的示例数据集
data = {
    '日期': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03'],
    '物料': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
    '数量': [10, 20, 30, 40, 50]
}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按日期和物料进行分组，并对数量进行求和
df_sum = df.groupby(['日期', '物料']).sum()

# 打印结果
print(df_sum)

运行以上代码将得到如下结果：

              数量
日期         物料     
2021-01-01  A   10
            B   20
2021-01-02  A   30
            B   40
2021-01-03  A   50

以上代码使用了pandas库，首先创建了一个包含日期、物料和数量的示例数据集。然后，将日期列转换为日期类型，以便可以按日期进行分组。接下来，使用groupby()方法按日期和物料进行分组，并使用sum()方法对数量进行求和。最后，打印结果。