以下是一个示例代码，演示了如何按两个因素分组并计数，并返回特定列的总和。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
  'Factor1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A'],
  'Factor2': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'],
  'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按两个因素分组并计数
grouped = df.groupby(['Factor1', 'Factor2']).size().reset_index(name='Count')

# 返回特定列的总和
total_sum = grouped['Count'].sum()

print(grouped)
print('Total sum:', total_sum)

输出结果为：

  Factor1 Factor2  Count
0       A       X      2
1       A       Y      2
2       B       X      1
3       B       Y      1
Total sum: 6

以上代码使用pandas库来处理数据。首先，创建了一个包含Factor1、Factor2和Value列的DataFrame。然后，使用groupby方法按Factor1和Factor2分组，并使用size方法计算每个组的数量。最后，使用reset_index方法将结果转换为DataFrame，并将列名改为Count。最后一步是计算Count列的总和，并打印结果。

请根据实际需求修改代码中的示例数据和特定列的名称。