解决这个问题的方法取决于使用的编程语言和数据结构。以下是一种通用的解决方法，使用Python和pandas库来处理日期分组的结果。

首先，确保日期数据的格式正确。如果日期数据是字符串类型，可以使用pandas的to_datetime函数将其转换为日期类型。例如：

import pandas as pd

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

接下来，使用pandas的groupby函数按日期分组数据。这将返回一个GroupBy对象，可以对其应用各种聚合函数。例如，如果要计算每个日期的总数，可以使用sum函数：

grouped = df.groupby('date').sum()  # 按日期分组并计算总和

如果按日期分组的结果与预期不符，可能是由于日期数据包含时间信息，导致分组不准确。在这种情况下，可以使用pandas的date函数将日期数据转换为只包含日期部分的形式。例如：

df['date'] = df['date'].dt.date  # 只保留日期部分

然后再次按日期分组和聚合数据：

grouped = df.groupby('date').sum()  # 按日期分组并计算总和

最后，检查分组的结果是否与预期一致。可以使用pandas的head函数查看前几行结果：

print(grouped.head())

如果分组的结果仍然不符合预期，可能需要检查数据中的日期是否有重复或缺失的情况，以及日期范围是否正确。根据具体情况进行调整和处理。