假设有以下数据框：

import pandas as pd

data = {'Group1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Group2': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'Z', 'X', 'Z'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出：

  Group1 Group2  Value
0      A      X      1
1      A      Y      2
2      B      X      3
3      B      Y      4
4      B      Z      5
5      C      X      6
6      C      Z      7

要按Group1和Group2进行分组，然后对Value列求和，可以使用以下代码：

result = df.groupby(['Group1', 'Group2'])['Value'].sum().reset_index()

print(result)

输出：

  Group1 Group2  Value
0      A      X      1
1      A      Y      2
2      B      X      3
3      B      Y      4
4      B      Z      5
5      C      X      6
6      C      Z      7

在这个示例中，我们按Group1和Group2进行分组，然后对Value列进行聚合。

但是，如果我们仅希望基于Group1列进行聚合，可以使用以下代码：

result = df.groupby('Group1')['Value'].sum().reset_index()

print(result)

输出：

  Group1  Value
0      A      3
1      B     12
2      C     13

在这个示例中，我们只按Group1列进行聚合，忽略了Group2列。