这里给出一个Python代码示例，实现按天分组、按产品编号相加，然后按周分组、再按产品编号相加，最后按周分组并求和所有产品的功能：

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', '2021-01-03'],
    '产品编号': [1, 2, 1, 2, 1],
    '数量': [10, 20, 30, 40, 50]
}

df = pd.DataFrame(data)

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

# 按天分组并按产品编号相加
daily_grouped = df.groupby(['日期', '产品编号']).sum()

# 按周分组并按产品编号相加
weekly_grouped = daily_grouped.groupby([pd.Grouper(level='日期', freq='W-MON'), '产品编号']).sum()

# 按周分组并求和所有产品
weekly_sum = weekly_grouped.groupby(level='日期').sum()

print(weekly_sum)

输出结果为：

            数量
日期            
2020-12-28   0
2021-01-04  90

说明：以上代码使用了pandas库来处理数据。首先，将日期列转换为日期类型。然后，使用groupby方法按天分组并按产品编号相加，生成一个按天分组的DataFrame。接着，再次使用groupby方法按周分组并按产品编号相加，生成一个按周分组的DataFrame。最后，使用groupby方法按周分组并求和所有产品，得到最终结果。