以下是一个示例解决方案，使用Python的pandas库来进行按组汇总多列数据。

首先，导入必要的库：

import pandas as pd

接下来，创建一个包含多列数据的DataFrame：

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

DataFrame的结构如下：

  Group  Column1  Column2
0     A        1        7
1     A        2        8
2     B        3        9
3     B        4       10
4     A        5       11
5     B        6       12

现在，我们可以使用groupby()函数按照Group列进行分组汇总。假设我们想要计算每个组的Column1和Column2的和：

grouped = df.groupby('Group').sum()

这将给出按组汇总的结果：

       Column1  Column2
Group                  
A            8       26
B           13       31

如果我们想要计算每个组的Column1的平均值和Column2的最大值，可以使用agg()函数：

grouped = df.groupby('Group').agg({'Column1': 'mean', 'Column2': 'max'})

这将给出按组汇总的结果：

       Column1  Column2
Group                  
A     2.666667       11
B     4.333333       12

这只是一个示例，你可以根据自己的需求进行更复杂的操作，如计算其他统计指标、应用自定义函数等。