以下是一个示例的解决方法，使用Python语言实现：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期的示例数据框
data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05', '2022-01-06', '2022-01-07']}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按特定日期间隔进行分组计数
# 这里的例子是按每周进行分组计数
df_grouped = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='W-SUN')).count()

# 打印结果
print(df_grouped)

输出结果如下：

            date
date            
2021-12-26     1
2022-01-02     6

这个示例中，我们创建了一个包含日期的数据框，并将日期列转换为日期时间类型。然后，我们使用pd.Grouper()函数按每周的周日进行分组计数。最后，我们打印出分组计数的结果。

你可以根据自己的需求，调整日期间隔和分组方式，来实现具体的分组计数功能。