要按日期间隔对pandas DataFrame进行汇总，可以使用resample()函数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例的DataFrame
data = {'Date': pd.date_range(start='1/1/2020', end='1/10/2020'),
        'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列设置为索引
df.set_index('Date', inplace=True)

# 按每周汇总数据
weekly_summary = df.resample('W').sum()
print(weekly_summary)

# 按每月汇总数据
monthly_summary = df.resample('M').sum()
print(monthly_summary)

这段代码首先创建了一个示例的DataFrame，其中包含了日期和数值两列。然后，将日期列设置为索引，以便进行日期间隔的汇总。

接下来，使用resample()函数对DataFrame进行汇总。在示例中，我们分别按照每周和每月对数据进行汇总，使用的时间间隔代码是'W'和'M'。'W'表示每周，'M'表示每月。

最后，打印出每周和每月的汇总结果。