要按日期排序并计算给定日期中值的数量，可以使用Python中的pandas库。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05'],
        '值': [5, 10, 15, 20, 25]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按日期排序
df = df.sort_values('日期')

# 打印排序后的数据集
print(df)

# 给定日期
given_date = '2021-01-03'

# 计算给定日期中值的数量
count = df[df['日期'] == given_date]['值'].count()

# 打印给定日期中值的数量
print(f"给定日期 {given_date} 中值的数量为: {count}")

运行上述代码将得到以下输出：

          日期   值
0 2021-01-01   5
1 2021-01-02  10
2 2021-01-03  15
3 2021-01-04  20
4 2021-01-05  25
给定日期 2021-01-03 中值的数量为: 1

代码首先创建了一个示例数据集，其中包含日期和值两列。然后，将日期列转换为日期时间类型，并使用sort_values函数按日期对数据集进行排序。接下来，指定给定日期，并使用布尔索引从数据集中筛选出该日期的行。最后，使用count函数计算给定日期中值的数量。