要实现按周和月聚合的销售数据自定义日历，可以使用Python的pandas库来处理和聚合数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例销售数据
sales_data = {
    'Date': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-02-28'),
    'Sales': [100, 200, 150, 300, 250, 400, 350, 500, 450, 600, 550, 700, 650, 800, 750, 900, 850, 1000, 950, 1100, 1050, 1200, 1150, 1300, 1250, 1400, 1350, 1500, 1450, 1600, 1550]
}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(sales_data)

# 设置日期为索引
df.set_index('Date', inplace=True)

# 按周聚合
weekly_sales = df.resample('W').sum()

# 按月聚合
monthly_sales = df.resample('M').sum()

# 打印按周聚合的销售数据
print("按周聚合的销售数据：")
print(weekly_sales)

# 打印按月聚合的销售数据
print("按月聚合的销售数据：")
print(monthly_sales)

在上面的代码中，首先创建了一个示例的销售数据字典。然后，使用pandas的DataFrame将数据转换为DataFrame，并将日期列设置为索引。接下来，使用resample方法按照指定的频率（'W'表示按周，'M'表示按月）进行聚合计算。最后，打印出按周和按月聚合的销售数据。