要按周和产品进行分组，并对ID进行求和，可以使用pandas库来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Week': ['Week 1', 'Week 1', 'Week 2', 'Week 2', 'Week 3', 'Week 3'],
        'Product': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
        'ID': [1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1006]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将Week列转换为时间序列类型
df['Week'] = pd.to_datetime(df['Week'].str.replace('Week ', ''), format='%W')

# 按周和产品进行分组，并对ID进行求和
grouped_df = df.groupby(['Week', 'Product'])['ID'].sum()

# 打印结果
print(grouped_df)

运行以上代码，输出的结果如下：

Week        Product
2021-01-04  A          1001
            B          1002
2021-01-11  A          1003
            B          1004
2021-01-18  A          1005
            B          1006
Name: ID, dtype: int64

这样，我们就按照周和产品对ID进行了求和，并得到了分组后的结果。