要按日期在多个组内复制值，你可以使用Pandas库进行处理。以下是一个示例代码，演示如何实现该功能：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    '日期': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-03'],
    '组别': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    '数值': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
}

df = pd.DataFrame(data)

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

# 按日期和组别进行分组，并在每个组内复制数值
df['复制值'] = df.groupby(['日期', '组别'])['数值'].transform(lambda x: x.values[0])

print(df)

输出结果如下：

          日期 组别  数值  复制值
0 2021-01-01  A  10   10
1 2021-01-01  B  20   20
2 2021-01-02  A  30   30
3 2021-01-02  B  40   40
4 2021-01-03  A  50   50
5 2021-01-03  B  60   60

在这个示例中，我们首先将日期列转换为日期类型，然后使用groupby方法按日期和组别进行分组。接着，我们使用transform方法并通过lambda函数来复制每个组的第一个数值。最后，将复制的值添加到新的列中（复制值）。