可以使用pandas库来实现按多级索引进行分组，并对第一个索引求和的功能。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'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]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照A和B列进行分组，并对第一个索引求和
grouped = df.groupby(['A', 'B']).sum(level=0)

print(grouped)

这段代码首先创建了一个包含'A'、'B'、'C'、'D'四列的DataFrame对象。然后使用groupby方法按照'A'和'B'两列进行分组，并使用sum方法对第一个索引进行求和（即对'A'列进行求和）。

运行以上代码，将会得到以下输出结果：

       C    D
A   B        
bar one   6   80
    two   4   40
foo one   8   80
    two   8   80

输出结果表示按照'A'和'B'两列进行分组后，对'A'列进行了求和操作。