下面是一个示例代码，用于按季度平均分组并获取用于平均计算的值：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'日期': ['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01', '2020-04-01', '2020-05-01', '2020-06-01', '2020-07-01', '2020-08-01', '2020-09-01', '2020-10-01', '2020-11-01', '2020-12-01'],
        '数值': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120]}

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'])

# 按季度平均分组并获取平均值
df_avg = df.groupby(pd.Grouper(key='日期', freq='Q')).mean()

print(df_avg)

输出结果：

               数值
日期              
2020-03-31  20.0
2020-06-30  50.0
2020-09-30  80.0
2020-12-31  110.0

在这个示例中，我们首先创建一个包含日期和数值的示例数据框。然后，我们使用pd.to_datetime函数将日期列转换为日期时间类型。接下来，我们使用pd.Grouper和groupby函数对日期列进行分组，并按季度计算平均值。最后，我们打印出结果数据框。