以下是一个示例代码，展示了如何按日期分组并计算每个日期的平均结果：

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', '2021-01-02'],
        '结果': [10, 15, 20, 25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按日期分组并计算平均结果
df_grouped = df.groupby('日期')['结果'].mean()

print(df_grouped)

输出结果：

日期
2021-01-01    12.5
2021-01-02    25.0
Name: 结果, dtype: float64

这段代码首先创建了一个示例数据，其中包含了日期和结果两列。然后，使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为日期类型。接下来，使用groupby()函数，按日期分组，并使用mean()函数计算每个日期的平均结果。最后，将结果打印输出。