可以使用pandas库中的groupby方法对DataFrame进行分组操作，然后使用sum方法计算所需列的值的总和。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})

# 按照列A进行分组，并计算列D的总和
grouped = df.groupby('A')['D'].sum()
print(grouped)

运行以上代码，输出结果为：

A
bar    120
foo    220
Name: D, dtype: int64

这里使用了groupby方法以列'A'为标准对DataFrame进行分组，然后对列'D'进行求和操作，得到每个分组的总和。