要按日期统计布尔变量，你需要有一个包含日期和布尔变量的数据集。假设你已经有了一个包含日期和布尔变量的DataFrame，下面是一个解决方法的代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03'],
        '变量': [True, False, True, True, False]}
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，并计算每个日期的布尔变量的数量
count_by_date = df.groupby('日期')['变量'].sum()

print(count_by_date)

输出结果将是：

日期
2021-01-01    1
2021-01-02    2
2021-01-03    0
Name: 变量, dtype: int64

在这个示例中，首先将日期列转换为日期类型，然后使用groupby函数按日期分组。然后，通过对布尔变量进行求和操作，计算每个日期的布尔变量的数量。最后，打印输出结果。