要计算Pandas中的累积和，可以使用cumsum()函数。为了不改变周次排序，可以使用groupby()函数将数据按照周次进行分组，并在每个组内计算累积和。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Week': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
        'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照周次分组，并计算累积和
df['CumulativeSum'] = df.groupby('Week')['Value'].cumsum()

print(df)

运行代码后，输出结果如下：

   Week  Value  CumulativeSum
0     1     10             10
1     1     20             30
2     2     30             30
3     2     40             70
4     3     50             50
5     3     60            110

在示例中，数据集中的Week列表示周次，Value列表示对应的数值。通过groupby('Week')['Value'].cumsum()对Value列进行累积求和，并将结果存储在CumulativeSum列中。累积和是在每个周次内计算的，不会改变周次排序。