以下是一个示例代码，展示了如何按日期取消分组并在顶层进行总结：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'日期': ['2020-01-01', '2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-02', '2020-01-03'],
        '数值': [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'])

# 按日期进行分组并求和
df_grouped = df.groupby('日期').sum()

# 取消分组并在顶层进行总结
df_summary = df_grouped.reset_index().rename(columns={'日期': '总结日期', '数值': '总和'})

# 输出结果
print(df_summary)

输出结果：

        总结日期  总和
0 2020-01-01   3
1 2020-01-02   7
2 2020-01-03   5

在上面的示例中，首先创建了一个包含日期和数值的示例数据。然后，使用pd.to_datetime将日期列转换为日期类型。接下来，使用groupby方法按日期进行分组，并使用sum方法计算每个日期的总和。最后，使用reset_index方法取消分组并在顶层进行总结，并使用rename方法重命名列名。最终，通过print语句输出结果。