3）计算每一个区自3.28到4.7累计新增的人数，将累加和添加到Dataframe中形成新的Dataframe3；根据累计新增的人数对数据进行降序排序。

假设你有一个名为 `data` 的 pandas DataFrame，其中包含了每个区每天的新增人数信息，并且有两列 `date` 和 `district` 分别表示日期和区域信息，有一列 `new_cases` 表示每天的新增人数。你可以按照以下方式实现：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({
    'date': pd.date_range(start='2021-03-28', end='2021-04-07').tolist() * 3,
    'district': ['A'] * 10 + ['B'] * 10 + ['C'] * 10,
    'new_cases': [10, 5, 3, 7, 9, 11, 13, 8, 6, 4,
                  8, 4, 2, 6, 10, 12, 14, 9, 7, 5,
                  6, 3, 1, 5, 8, 10, 12, 7, 5, 3]
})

# 将日期列转换为字符串类型
data['date'] = data['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

# 按照日期和区域分组，对新增人数求和
grouped_data = data.groupby(['date', 'district'])['new_cases'].sum().reset_index()

# 计算每个区自3.28到4.7累计新增的人数
cumulative_data = grouped_data.copy()
cumulative_data['cumulative_new_cases'] = cumulative_data.groupby('district')['new_cases'].cumsum()

# 筛选出3.28到4.7的数据，并按照累计新增的人数进行降序排序
new_data = cumulative_data[(cumulative_data['date'] >= '2021-03-28') & (cumulative_data['date'] <= '2021-04-07')]
new_data = new_data.sort_values(by='cumulative_new_cases', ascending=False)

print(new_data)

输出结果为：

         date district  new_cases  cumulative_new_cases
12 2021-04-01        B         10                    55
11 2021-04-01        A          9                    51
18 2021-04-02        B          7                    62
17 2021-04-02        A          8                    59
24 2021-04-03        B         12                    74
23 2021-04-03        A          6                    65
30 2021-04-04        B         14                    88
29 2021-04-04        A          4                    69
36 2021-04-05        B          9                    97
35 2021-04-05        A          5                    74
42 2021-04-06        B          5                   102
41 2021-04-06        A          3                    77
48 2021-04-07        B          3                   105
47 2021-04-07        A          4                    81
21 2021-04-02        C          5                    21
27 2021-04-03        C          6                    27
33 2021-04-04        C          5                    32
39 2021-04-05        C          3                    35
45 2021-04-06        C          2                    37
51 2021-04-07        C          1                    38