以下是一个示例代码，演示了如何按日期对文本分类进行分词：

import jieba
import pandas as pd

# 加载停用词列表
stopwords = []
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f.readlines():
        stopwords.append(line.strip())

# 读取文本分类数据
data = pd.read_csv('text_classification.csv')

# 将日期转换为datetime格式
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 按日期进行分词
for i in range(len(data)):
    text = data.loc[i, 'text']
    date = data.loc[i, 'date']

    # 分词
    words = jieba.cut(text)
    words = [word for word in words if word not in stopwords]

    # 将分词结果保存到新列中
    data.loc[i, 'words'] = ' '.join(words)

    # 输出分词结果
    print(f"{date}: {data.loc[i, 'words']}")

在这个示例中，我们首先加载了停用词列表（stopwords.txt），然后读取了一个文本分类的数据集（text_classification.csv）。数据集中包含两列：日期和文本内容。

接下来，我们使用pd.to_datetime方法将日期列转换为datetime格式，以便后续按日期排序。

然后，我们使用jieba库对每个文本进行分词，并过滤掉停用词。分词结果保存在一个新列中。

最后，我们输出了每个日期对应的分词结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和优化。