以下是一个按日期分类的数据总结的解决方法的代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-02', '2022-01-03'],
        '数值': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按日期进行分组，并计算每日数值的总和
summary = df.groupby('日期')['数值'].sum()

# 打印按日期分类的数据总结
print(summary)

输出结果为：

日期
2022-01-01    3
2022-01-02    7
2022-01-03    5
Name: 数值, dtype: int64

这段代码使用了pandas库，首先创建了一个示例数据集，包含日期和数值两列。然后，将日期列转换为日期类型，以便可以按日期进行分组。接下来，使用groupby方法按日期进行分组，并使用sum方法计算每日数值的总和。最后，打印按日期分类的数据总结。