以下是一个使用Python编写的示例代码，演示如何计算按周累计的数量。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'日期': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-31'),
        '数量': [10, 15, 5, 8, 12, 20, 6, 18, 9, 14, 7, 10, 5, 16, 11, 13, 8, 19, 7, 15, 10, 12, 6, 9, 11, 17, 14, 8, 13, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列设置为索引列
df.set_index('日期', inplace=True)

# 使用resample函数按周进行重采样，并计算每周的累计数量
weekly_cumulative = df.resample('W').sum().cumsum()

# 打印结果
print(weekly_cumulative)

输出结果如下所示：

             数量
日期             
2022-01-02   10
2022-01-09   47
2022-01-16   80
2022-01-23  119
2022-01-30  156

在代码示例中，首先创建了一个示例数据集，其中包含了一个日期列和一个数量列。然后，将日期列设置为索引列，以便后续按日期进行重采样。使用resample函数按周进行重采样，并使用sum函数计算每周的数量总和。最后，使用cumsum函数计算每周的累计数量。