以下是一个示例代码，演示如何按日期累计总和：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期和值的DataFrame
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-03'],
        '值': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按日期分组并计算累计和
df['累计总和'] = df.groupby('日期')['值'].cumsum()

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

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

在示例代码中，首先创建一个包含日期和值的DataFrame。然后，使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为日期时间类型，以便能够按日期进行操作。接下来，使用groupby()函数按日期分组，并使用cumsum()函数计算每个日期的累计总和。最后，将累计总和存储在新的列累计总和中。

请注意，示例代码中的日期格式是YYYY-MM-DD。如果你的日期格式不同，可能需要使用不同的日期格式化代码。