grouped_df=pd(arse_dates=['datetime'])

看起来你正在尝试使用pandas库对名为'datetime'的列进行数据处理，并将结果转换为DataFrame格式。`pd.read_dates()`函数通常用于从字符串列中解析日期，将其转换为日期时间（datetime）对象。在这个例子中，假设'datetime'是一个包含日期信息的字符串列，你想创建一个新的DataFrame `grouped_df`，其中该列已经被解析为日期。

完整的命令可能是这样的：

import pandas as pd

# 假设df是你的原始数据框，且它有一个名为'datetime'的列
df = ... # 这里是你的数据
grouped_df = pd.DataFrame(df, columns=['datetime'])
grouped_df['datetime'] = pd.to_datetime(grouped_df['datetime'])

这里首先保持了原数据框的结构，然后使用`pd.to_datetime()`函数将'datetime'列转换成日期时间格式。这样，`grouped_df`就会有一个可以按日期进行操作的列。