以下是一个示例代码，使用Python的datetime模块来实现按照时区对日期进行分组，并获取过去七天的数据：

from datetime import datetime, timedelta

# 假设这是一个包含日期和时区信息的数据列表
data = [
    {'date': datetime(2022, 1, 1), 'timezone': '+00:00'},
    {'date': datetime(2022, 1, 2), 'timezone': '+01:00'},
    {'date': datetime(2022, 1, 3), 'timezone': '+00:00'},
    {'date': datetime(2022, 1, 4), 'timezone': '-03:00'},
    {'date': datetime(2022, 1, 5), 'timezone': '+02:00'},
    # ...
]

# 获取当前日期和时区
current_date = datetime.now()
current_timezone = current_date.strftime('%z')  # 获取当前时区，格式如'+0800'

# 获取过去七天的起始日期和结束日期
start_date = current_date - timedelta(days=7)
end_date = current_date

# 按照时区进行分组
grouped_data = {}
for item in data:
    date = item['date']
    timezone = item['timezone']
    
    # 若日期在过去七天内且时区与当前时区一致，则添加到对应的分组中
    if start_date <= date <= end_date and timezone == current_timezone:
        date_key = date.strftime('%Y-%m-%d')  # 使用日期作为分组的key
        if date_key not in grouped_data:
            grouped_data[date_key] = []
        grouped_data[date_key].append(item)

# 打印结果
for date_key, items in grouped_data.items():
    print(date_key)
    for item in items:
        print(item['date'], item['timezone'])

这个示例代码假设data是一个包含日期和时区信息的数据列表，你可以根据你的实际情况进行修改。它首先获取当前日期和时区，然后计算出过去七天的起始日期和结束日期。接着，它遍历数据列表，将日期在过去七天内且时区与当前时区一致的数据按照日期分组存储在grouped_data字典中。最后，它打印出每个日期分组的结果。