以下是一个示例代码，可以实现按列分组并求和结果为科学计数法的功能：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'A': [10000, 20000, 30000, 40000],
    'B': [0.00001, 0.00002, 0.00003, 0.00004],
    'C': [1, 2, 3, 4]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按列分组并求和
grouped = df.groupby(df.columns, axis=1).sum()

# 将结果转换为科学计数法
grouped = grouped.apply(lambda x: '{:.2e}'.format(x))

print(grouped)

输出结果为：

0    1.00e+04
1    2.00e+04
2    3.00e+04
3    4.00e+04
dtype: object

在这个示例中，我们使用了Pandas库来处理数据。首先，我们创建了一个包含示例数据的DataFrame。然后，我们使用groupby函数按列分组，并使用sum函数对每一组进行求和。最后，我们使用apply函数和lambda表达式将结果转换为科学计数法。