以下是一个使用Python的pandas库来按日期和名称分组，并计算金额总和的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'日期': ['2020-01-01', '2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-02'],
        '名称': ['项目A', '项目B', '项目A', '项目B'],
        '金额': [100, 200, 300, 400]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按日期和名称分组，并计算金额总和
grouped = df.groupby(['日期', '名称']).sum()

print(grouped)

输出结果：

                金额
日期         名称     
2020-01-01 项目A  100
           项目B  200
2020-01-02 项目A  300
           项目B  400

在这个示例中，我们首先创建了一个包含日期、名称和金额的示例数据。然后，我们使用pandas的to_datetime()函数将日期列转换为日期类型。接下来，我们使用groupby()函数按日期和名称分组，并使用sum()函数计算金额的总和。最后，我们打印出分组后的结果。