以下是一个示例代码，用于按日期分组的类别中的出现次数统计：

from collections import defaultdict

# 假设有一个包含日期和类别的列表
data = [
    {'date': '2021-01-01', 'category': 'A'},
    {'date': '2021-01-02', 'category': 'B'},
    {'date': '2021-01-01', 'category': 'A'},
    {'date': '2021-01-03', 'category': 'C'},
    {'date': '2021-01-02', 'category': 'B'},
    {'date': '2021-01-03', 'category': 'C'},
]

# 创建一个默认字典，用于统计每个日期中每个类别的出现次数
count_dict = defaultdict(lambda: defaultdict(int))

# 遍历数据列表，统计出现次数
for item in data:
    date = item['date']
    category = item['category']
    count_dict[date][category] += 1

# 打印统计结果
for date, categories in count_dict.items():
    print(f"Date: {date}")
    for category, count in categories.items():
        print(f"Category {category}: {count} times")
    print()

这段代码首先创建了一个默认字典count_dict，用于统计每个日期中每个类别的出现次数。然后遍历数据列表，对于每个数据项，提取日期和类别信息，并在count_dict中相应的位置加1。最后，遍历count_dict，打印统计结果。

该示例代码的输出结果为：

Date: 2021-01-01
Category A: 2 times

Date: 2021-01-02
Category B: 2 times

Date: 2021-01-03
Category C: 2 times