以下是一个示例代码，演示如何将数据按日期分组为每个唯一客户：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    '日期': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-02'],
    '客户': ['A', 'B', 'A', 'B', 'C'],
    '销售额': [100, 200, 150, 300, 250]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按日期和客户分组，并计算每个组的销售总额
grouped_data = df.groupby(['日期', '客户']).sum()

# 打印结果
print(grouped_data)

输出结果为：

                 销售额
日期         客户      
2021-01-01 A    100
            B    200
2021-01-02 A    150
            B    300
            C    250

在示例代码中，我们首先使用pd.DataFrame()函数创建一个包含日期、客户和销售额的示例数据框。然后，使用groupby()函数将数据按日期和客户进行分组。最后，使用sum()函数计算每个组的销售总额。

这样，我们就成功将数据按日期分组为每个唯一客户。