以下是一个示例代码，用于按天对时间序列进行分组，并计算持续时间的总和。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'timestamp': ['2021-01-01 10:00:00', '2021-01-01 11:30:00', '2021-01-02 09:00:00', '2021-01-02 10:30:00', '2021-01-03 14:00:00'],
        'duration': [30, 45, 60, 90, 120]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将timestamp列转换为datetime类型
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# 按天对时间序列进行分组，并计算持续时间的总和
df['date'] = df['timestamp'].dt.date
result = df.groupby('date')['duration'].sum()

print(result)

输出结果为：

date
2021-01-01     75
2021-01-02    150
2021-01-03    120
Name: duration, dtype: int64

此代码示例使用pandas库将时间序列数据存储在DataFrame中。首先，将timestamp列转换为datetime类型以便进行日期相关操作。然后，使用dt.date将日期部分提取为新的date列。最后，使用groupby对date列进行分组，并计算每个日期的持续时间之和。