以下是一个按照类别和日期进行分组的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A'],
        'Date': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按照类别和日期进行分组
grouped = df.groupby(['Category', pd.Grouper(key='Date', freq='D')])

# 对每个分组进行操作，例如计算每个分组的平均值
result = grouped.mean()

print(result)

输出结果为：

                 Value
Category Date         
A        2020-01-01    1
         2020-01-02    2
         2020-01-03    5
B        2020-01-01    3
         2020-01-02    4

这段代码首先创建一个示例数据集，其中包含类别（Category）、日期（Date）和数值（Value）列。然后，将日期列转换为日期时间类型，以便后续按日期进行分组。接下来，使用groupby函数按照类别和日期进行分组。在这个示例中，使用pd.Grouper函数将日期列指定为分组键，并设置频率为天（'D'）。最后，可以对每个分组进行操作，例如计算每个分组的平均值。在这个示例中，使用mean函数计算每个分组的平均值。最后，将结果打印出来。