你可以使用pandas库来实现按照多列进行分组，并对其他列进行求和的操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'A': ['A1', 'A1', 'A2', 'A2', 'A3', 'A3'],
    'B': ['B1', 'B2', 'B1', 'B2', 'B1', 'B2'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照列'A'和列'B'进行分组，并对列'C'和列'D'进行求和
result = df.groupby(['A', 'B']).sum().reset_index()

print(result)

输出结果为：

    A   B  C   D
0  A1  B1  3  30
1  A1  B2  2  20
2  A2  B1  7  70
3  A2  B2  4  40
4  A3  B1  5  50
5  A3  B2  6  60

这段代码首先创建了一个示例的数据集，包含列'A'、'B'、'C'和'D'。然后使用groupby函数按照列'A'和列'B'进行分组，并使用sum函数对列'C'和列'D'进行求和。最后使用reset_index函数将分组结果重新设置为DataFrame的索引。