你可以使用Pandas库来实现按多列聚合、求和并保留其他列的操作。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'列A': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
        '列B': [1, 2, 3, 4, 5],
        '列C': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按列A进行聚合求和并保留列B和列C
df_agg = df.groupby('列A').agg({'列B': 'sum', '列C': 'sum'}).reset_index()

# 基于聚合值创建新列
df_agg['新列'] = df_agg['列B'] + df_agg['列C']

print(df_agg)

输出结果如下：

  列A  列B  列C  新列
0  A   9  90   99
1  B   6  60   66

在代码中，首先使用groupby方法按列A进行分组。然后使用agg方法指定需要对哪些列进行聚合操作，这里选择对列B和列C进行求和。reset_index方法用于重置索引。最后，使用['列B'] + ['列C']的方式，将列B和列C的聚合值相加，创建了一个新的列。