在处理按天聚合的时候，可能会出现重复的日期结果，这是因为可能存在多个数据在同一天内。为了解决这个问题，可以使用以下代码示例中的方法：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03'],
        '数值': [1, 2, 3, 4, 5]}
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'])

# 按天聚合并去重
df_agg = df.groupby('日期').sum().reset_index()

print(df_agg)

输出结果：

          日期  数值
0 2021-01-01   3
1 2021-01-02   7
2 2021-01-03   5

在上述代码中，首先我们需要将日期列转换为日期时间类型，这可以通过pd.to_datetime()函数来实现。接下来，使用groupby()函数按照日期进行聚合，并使用sum()函数对数值列进行求和。最后，使用reset_index()函数重新设置索引，以便得到按天聚合的结果。

通过这种方式，可以确保按天聚合不会产生重复的日期结果。