如何考虑唯一销售员姓名计数，找到随日期增加的保险销售总额累计和？

可以使用Pandas库来解决这个问题。首先，我们需要将数据加载到一个Pandas DataFrame中。然后，我们可以使用groupby方法按日期和唯一销售员名称进行分组，并将销售金额相加。最后，我们可以使用cumsum方法计算每个日期的销售总额累计和。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 将数据加载到DataFrame中
data = pd.read_csv('sales.csv')

# 将日期转换为Datetime类型
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 按日期和唯一销售员名称分组，计算销售金额总和，并计算累计和
data['cumulative_sales'] = data.groupby(['date', 'salesman'])['sales_amount'].transform('sum').cumsum()

# 输出结果
print(data)

这里假设数据文件名为'sales.csv”，它包含日期、唯一销售员名称和销售金额等几列数据。输出结果将包含一个新列'cumulative_sales”，其中包括每个日期的销售总额累计和。