以下是一个示例代码，它按照两列对二维数组的行数据进行分组，并为每个用户保持一个累计总数。

from collections import defaultdict

def group_and_sum(data):
    group_dict = defaultdict(int)

    for row in data:
        user = tuple(row[:2])  # 使用前两列作为用户标识
        value = row[2]  # 第三列作为值

        group_dict[user] += value  # 累计值

    result = []
    for user, total in group_dict.items():
        result.append(list(user) + [total])  # 将用户标识和累计值组成新的行数据

    return result

# 示例数据
data = [
    ['user1', 'group1', 10],
    ['user1', 'group1', 5],
    ['user2', 'group1', 3],
    ['user2', 'group2', 8],
    ['user3', 'group2', 2],
]

result = group_and_sum(data)
for row in result:
    print(row)

输出结果:

['user1', 'group1', 15]
['user2', 'group1', 3]
['user2', 'group2', 8]
['user3', 'group2', 2]

上述代码使用defaultdict创建一个字典group_dict，其中键是用户标识（前两列的值），值是累计总数。然后，遍历输入数据的每一行，根据用户标识更新对应的累计值。最后，将用户标识和累计值组成新的行数据，并将其添加到结果列表中。