以下是一个示例代码，可以按照每个类别的日期值累积行：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Date': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-01', '2020-01-03', '2020-01-02', '2020-01-04']}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按照类别和日期排序
df = df.sort_values(['Category', 'Date'])

# 计算每个类别的累积行数
df['Cumulative Rows'] = df.groupby('Category').cumcount() + 1

print(df)

输出结果：

  Category       Date  Cumulative Rows
0        A 2020-01-01                1
1        A 2020-01-02                2
2        B 2020-01-01                1
3        B 2020-01-03                2
4        C 2020-01-02                1
5        C 2020-01-04                2

这段代码首先将日期列转换为日期类型，然后按照类别和日期排序数据框。接下来，使用groupby和cumcount函数计算每个类别的累积行数，并将结果存储在一个新的列"Cumulative Rows"中。最后，打印出结果数据框。