下面是一个示例代码，展示如何按ID分类计算日期差异：

from datetime import datetime

# 假设以下是从数据库中获取的数据
data = [
    {'id': 1, 'date': '2021-01-01'},
    {'id': 1, 'date': '2021-01-03'},
    {'id': 2, 'date': '2021-02-01'},
    {'id': 2, 'date': '2021-02-05'},
    {'id': 2, 'date': '2021-02-10'},
    {'id': 3, 'date': '2021-03-01'},
    {'id': 3, 'date': '2021-03-02'},
]

# 创建一个字典，用于存储每个ID的日期差异
id_diff = {}

# 遍历数据
for item in data:
    id = item['id']
    date = datetime.strptime(item['date'], '%Y-%m-%d').date()

    # 如果ID不在字典中，则将当前日期添加为起始日期
    if id not in id_diff:
        id_diff[id] = {'start_date': date, 'diff': 0}
    else:
        # 计算日期差异
        diff = (date - id_diff[id]['start_date']).days
        id_diff[id]['diff'] = diff

# 打印结果
for id, diff in id_diff.items():
    print(f'ID: {id}, 天数差距: {diff["diff"]}')

以上代码将按ID分类数据，并计算每个ID的日期差异。在示例中，我们使用了datetime模块来处理日期，并将日期字符串转换为日期对象。然后，我们使用字典id_diff来存储每个ID的起始日期和日期差异。最后，我们遍历字典并打印结果。

请注意，示例中的日期差异是以天数表示的，如果需要以其他方式表示日期差异（例如小时、分钟等），可以根据需要进行调整。