以下是一个Python的示例代码，实现了按ID进行累积求和并计算滞后值的功能：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'ID': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
        'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按ID进行累积求和
df['CumulativeSum'] = df.groupby('ID')['Value'].cumsum()

# 计算滞后值
df['LagValue'] = df.groupby('ID')['Value'].shift(1)

print(df)

输出结果：

   ID  Value  CumulativeSum  LagValue
0   1     10             10       NaN
1   1     20             30      10.0
2   2     30             30       NaN
3   2     40             70      30.0
4   3     50             50       NaN
5   3     60            110      50.0

在这个示例中，我们首先创建了一个包含ID和Value列的DataFrame。然后，使用groupby函数按ID进行分组，并使用cumsum函数计算每个组的累积求和值，并将结果保存在新的CumulativeSum列中。最后，使用shift函数对每个组的Value列进行滞后处理，并将结果保存在新的LagValue列中。