以下是一个示例代码，用于按关系列每天分组：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    '日期': ['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-02', '2022-01-03'],
    '关系列': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
    '数值': [1, 2, 3, 4, 5]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换成日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 按关系列和日期分组，并计算每组的均值
grouped = df.groupby(['关系列', pd.Grouper(key='日期', freq='D')])['数值'].mean()

print(grouped)

输出结果为：

关系列  日期        
A    2022-01-01    1.0
     2022-01-02    3.0
     2022-01-03    5.0
B    2022-01-01    2.0
     2022-01-02    4.0
Name: 数值, dtype: float64

这个示例代码使用了Pandas库来处理数据。首先，创建了一个示例数据集，包括日期列、关系列和数值列。然后，将日期列转换成日期类型。接下来，使用groupby函数按关系列和日期进行分组，并使用mean函数计算每组的均值。最后，打印出分组后的结果。