以下是一个示例代码，展示如何按日期范围对一个列进行分组，并将值应用于第二列的列表：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'日期': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04', '2020-01-05'],
        '数值': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 按日期范围进行分组，并将值应用于第二列的列表
df['日期范围'] = pd.cut(df['日期'], bins=pd.date_range(start='2020-01-01', end='2020-01-05', freq='2D'))
df_grouped = df.groupby('日期范围')['数值'].apply(list)

print(df_grouped)

输出结果如下：

日期范围
(2020-01-01, 2020-01-03]    [10, 20, 30]
(2020-01-03, 2020-01-05]        [40, 50]
Name: 数值, dtype: object

以上代码首先将日期列转换为日期类型，然后使用pd.cut()函数将日期分成指定范围的区间。接着，使用groupby()函数按日期范围对数据进行分组，并使用apply(list)将每个分组中的数值列转换为列表。最后，输出每个日期范围对应的数值列表。