下面是一个示例代码，演示了如何使用Pandas来按组累积所有先前日期的总和：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03'],
        '分组': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
        '值': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 按分组和日期排序数据
df = df.sort_values(['分组', '日期'])

# 按分组进行分组累积总和
df['累计总和'] = df.groupby('分组')['值'].cumsum()

print(df)

运行上述代码，将得到以下输出：

          日期 分组  值  累计总和
0 2021-01-01  A  1     1
2 2021-01-02  A  3     4
4 2021-01-03  A  5     9
1 2021-01-01  B  2     2
3 2021-01-02  B  4     6

在这个示例中，我们首先将日期列转换为日期类型，然后对数据进行排序，以确保日期是按顺序排列的。然后，我们使用groupby()函数按分组进行分组，并使用cumsum()函数计算每个组的累积总和。最后，我们将累积总和添加到原始数据框中的新列中。