在Pandas中，可以使用groupby方法按照某几列进行分组，并使用sum方法求和。以下是一个代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        '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'C'和'D'列求和
grouped = df.groupby(['A', 'B']).sum()

print(grouped)

输出结果为：

         C    D
A   B          
bar one   2   80
    two   4   40
foo one   9  100
    two  10  100

在以上示例中，我们使用groupby(['A', 'B'])将DataFrame按照'A'和'B'列进行分组，并使用sum()对'C'和'D'列进行求和。最后，输出了分组并求和后的结果。