在进行按日期进行情感分析的解决方法中，我们需要以下步骤：

1. 收集数据：首先，我们需要收集包含日期和文本内容的数据。可以通过爬取网页、从社交媒体平台获取数据集等方式收集数据。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括文本清洗、分词、去除停用词等操作。可以使用Python中的nltk、jieba等自然语言处理库进行处理。

3. 情感分析模型：选择一个合适的情感分析模型。常见的模型包括基于规则的方法、机器学习方法（如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型等）。

4. 特征提取：从预处理后的数据中提取特征。可以使用词袋模型、TF-IDF等方法将文本转化为数值特征。

5. 训练模型：使用预处理后的数据和提取的特征训练情感分析模型。将数据集分为训练集和测试集，使用训练集进行模型训练，使用测试集进行模型评估。

6. 情感分析：根据训练好的模型对新的文本进行情感分析。将文本转化为特征，并使用训练好的模型进行情感分类。

下面是一个按日期进行情感分析的示例代码：

import pandas as pd
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 初始化情感分析器
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

# 按日期进行情感分析
sentiment_scores = []
for text in data['text']:
    sentiment_scores.append(sia.polarity_scores(text)['compound'])

# 添加情感得分到数据集中
data['sentiment_score'] = sentiment_scores

# 输出结果
print(data)

在示例代码中，我们使用了Python中的pandas库来读取数据，并使用了nltk库中的SentimentIntensityAnalyzer类进行情感分析。通过循环遍历数据集中的文本，使用情感分析器计算每条文本的情感得分，并将得分添加到数据集中的新列中。最后，打印输出包含情感得分的数据集。