要解决这个问题，您可以使用Python中的pandas库来汇总和处理数据。以下是一个示例代码，可以按照每个客户和每月级别汇总每日销售数据：

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', '2021-02-01', '2021-02-01'],
    '客户': ['客户A', '客户B', '客户A', '客户B', '客户A', '客户B'],
    '销售额': [100, 200, 150, 300, 250, 350]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型，并提取月份列
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
df['月份'] = df['日期'].dt.month

# 按客户和月份进行分组，并计算每月销售总额
summary = df.groupby(['客户', '月份']).sum()

print(summary)

输出结果如下：

         销售额
客户 月份      
客户A 1   250
    2   250
客户B 1   500
    2   350

这样，您就可以按照每个客户每月级别汇总每日销售数据了。