要按日期分组并计算Pandas数据框中的值，可以使用groupby()和agg()函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'日期': ['2020-01-01', '2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-02'],
        '数值': [1, 2, 3, 4]}
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'])

# 按日期分组并计算总和
result = df.groupby('日期').agg({'数值': 'sum'})

print(result)

输出结果：

            数值
日期            
2020-01-01   3
2020-01-02   7

在上面的示例中，首先创建了一个包含日期和数值的数据字典，并使用pd.DataFrame()函数将其转换为数据框。然后，使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为日期时间类型，以便后续按日期分组。接下来，使用groupby()函数按日期分组，并使用agg()函数计算数值列的总和。最后，打印结果。