以下是一个按字符串列和datetime64[ns]列分组的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
        'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-01'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将Date列转换为datetime64[ns]类型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 按Category和Date列分组，并计算每组的总和
grouped = df.groupby(['Category', 'Date']).sum()

print(grouped)

输出结果为：

                   Value
Category Date          
A        2021-01-01      8
         2021-01-02      0
B        2021-01-01      0
         2021-01-02      6

在上述代码中，首先创建了一个包含Category、Date和Value列的DataFrame。然后，使用pd.to_datetime函数将Date列转换为datetime64[ns]类型。接下来，使用groupby方法按Category和Date列进行分组，并使用sum方法计算每组的总和。最后，将结果打印出来。