以下是一个示例代码，用于按日期计算滚动平均值和标准差：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例数据集
data = {'Date': pd.date_range(start='1/1/2022', end='1/10/2022'),
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按日期排序
df = df.sort_values('Date')

# 计算滚动平均值
df['Rolling Mean'] = df['Value'].rolling(window=3).mean()

# 计算滚动标准差
df['Rolling Std'] = df['Value'].rolling(window=3).std()

print(df)

输出结果如下：

        Date  Value  Rolling Mean  Rolling Std
0 2022-01-01      1           NaN          NaN
1 2022-01-02      2           NaN          NaN
2 2022-01-03      3      2.000000     1.000000
3 2022-01-04      4      3.000000     1.000000
4 2022-01-05      5      4.000000     1.000000
5 2022-01-06      6      5.000000     1.000000
6 2022-01-07      7      6.000000     1.000000
7 2022-01-08      8      7.000000     1.000000
8 2022-01-09      9      8.000000     1.000000
9 2022-01-10     10      9.000000     1.000000

在上面的示例代码中，我们使用了pandas库来处理日期和数据。首先，我们创建了一个示例数据集，包含日期和值两列。然后，我们按日期对数据进行排序。接下来，我们使用rolling函数来计算滚动平均值和滚动标准差，其中窗口大小为3。最后，我们将计算结果添加到数据集中，并打印整个数据集。