要按日期范围进行每日分析，可以使用Python中的pandas库和datetime库来实现。下面是一个示例代码，其中假设有一列日期数据，我们想要按给定的日期范围进行每日分析。

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# 创建示例数据
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05', '2021-01-06', '2021-01-07'],
        '数值': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 设置日期范围
start_date = datetime(2021, 1, 2)
end_date = datetime(2021, 1, 5)

# 按日期范围筛选数据
filtered_data = df[(df['日期'] >= start_date) & (df['日期'] <= end_date)]

# 按每日分析
daily_analysis = filtered_data.groupby('日期').sum()

# 打印每日分析结果
print(daily_analysis)

在这个示例中，我们首先创建了一个包含日期和数值的示例数据集。然后，我们将日期列转换为datetime类型，以便可以进行日期范围的筛选。接着，我们设置了起始日期和结束日期，并使用这些日期范围筛选出数据。最后，我们使用groupby函数按日期进行分组，并对每日数值求和，得到每日分析结果。

运行上述代码将输出按日期范围进行的每日分析结果。