要按组对多级索引的DataFrame应用函数，可以使用groupby()方法来分组，并使用apply()方法来应用函数。

首先，创建一个多级索引的DataFrame示例：

import pandas as pd

# 创建多级索引DataFrame
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 'x'), ('A', 'y'), ('B', 'x'), ('B', 'y')])
columns = ['col1', 'col2']
data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=columns)
print(df)

输出结果为：

     col1  col2
A x     1     2
  y     3     4
B x     5     6
  y     7     8

接下来，我们将按第一级索引"A"进行分组，并对每个组应用一个函数（例如，计算每个组的平均值）：

# 按第一级索引分组，并应用平均值函数
result = df.groupby(level=0).apply(lambda x: x.mean())
print(result)

输出结果为：

   col1  col2
A   2.0   3.0
B   6.0   7.0

在这个示例中，我们使用groupby(level=0)来按第一级索引分组。然后，我们使用apply()方法来应用一个函数，这里使用了lambda函数来计算每个组的平均值。最后，apply()方法返回一个新的DataFrame，其中包含每个组的结果。