可以使用pandas库来实现按索引和列的结果进行分组求和的操作。

首先，导入pandas库：

import pandas as pd

然后，创建一个DataFrame对象：

data = {'Index': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Column1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'Column2': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

这样就创建了一个包含索引列（'Index'）和两个数据列（'Column1'和'Column2'）的DataFrame对象。

接下来，使用groupby函数按索引列和数据列进行分组，并使用sum函数计算每个组的和：

grouped = df.groupby(['Index', 'Column1'])['Column2'].sum()

这样就得到了按索引列和数据列进行分组求和的结果。

最后，可以将结果打印出来：

print(grouped)

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

data = {'Index': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Column1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'Column2': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby(['Index', 'Column1'])['Column2'].sum()
print(grouped)

运行代码后，将会输出按索引列和数据列进行分组求和的结果。