以下是一个示例代码，用于计算按天的SKU的运行总和：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02'],
        'SKU': ['A', 'B', 'A', 'B'],
        '运行总和': [10, 20, 15, 25]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按日期和SKU分组，并计算运行总和的总和
result = df.groupby(['日期', 'SKU'])['运行总和'].sum()

# 打印结果
print(result)

输出结果将是：

日期         SKU
2021-01-01  A      10
            B      20
2021-01-02  A      15
            B      25
Name: 运行总和, dtype: int64

这个示例代码使用Pandas库来处理数据。首先，创建一个包含日期、SKU和运行总和的示例数据集。然后，将日期列转换为日期类型，以便Pandas能够正确处理日期。接下来，使用groupby函数按日期和SKU对数据进行分组，并使用sum函数计算运行总和的总和。最后，将结果打印出来。