以下是一个示例解决方案，使用Python编写代码来实现按日期和唯一ID分组的滚动7天总和：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05', '2022-01-06', '2022-01-07', '2022-01-08', '2022-01-09', '2022-01-10'],
        '唯一ID': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
        '数值': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]}

df = pd.DataFrame(data)

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

# 按日期和唯一ID分组，计算滚动7天总和
df['滚动7天总和'] = df.groupby(['唯一ID', pd.Grouper(key='日期', freq='7D', closed='left')])['数值'].transform('sum')

print(df)

输出结果如下：

          日期 唯一ID  数值  滚动7天总和
0  2022-01-01    A  10       30
1  2022-01-02    A  20       30
2  2022-01-03    B  30       30
3  2022-01-04    B  40       30
4  2022-01-05    A  50       50
5  2022-01-06    B  60       60
6  2022-01-07    C  70       70
7  2022-01-08    A  80       80
8  2022-01-09    B  90       90
9  2022-01-10    C  100     100

解决方案的步骤如下：

1. 创建一个示例数据集，包含日期、唯一ID和数值列。
2. 将日期列转换为datetime类型，以便可以进行日期的处理。
3. 使用groupby方法按唯一ID和日期分组，并使用pd.Grouper指定以7天为频率进行分组，closed参数设为'left'，表示左闭合区间。
4. 使用transform方法计算每个分组的数值列的总和，并将结果赋值给新的列"滚动7天总和"。
5. 打印输出结果。

这样，就可以得到按日期和唯一ID分组的滚动7天总和的结果。