这是一个示例代码，展示了如何按日期间隔检索多列并按组聚合：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-03'],
    'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'col2': [6, 7, 8, 9, 10],
    'col3': [11, 12, 13, 14, 15]
}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按日期间隔检索多列并按组聚合
result = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='D')).sum()

# 打印结果
print(result)

这段代码首先创建了一个示例数据框，包含了date、col1、col2和col3四列。然后使用pd.to_datetime函数将date列转换为日期类型。接着使用groupby函数和pd.Grouper类按日期聚合数据，key参数指定了按照哪一列进行聚合，freq参数指定了聚合的间隔，这里使用了D表示按天聚合。最后使用sum函数计算每个日期聚合后的各列的和。

运行这段代码，将会得到按日期间隔检索多列并按组聚合后的结果。