要按组计算多列中的值的频数，可以使用pandas库中的groupby函数配合value_counts函数来实现。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含多列的DataFrame
data = {
    'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
    'Column1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'Column2': [1, 1, 2, 2, 2, 3],
    'Column3': [1, 2, 2, 3, 3, 3]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按Group列分组，并计算每列中的值的频数
freq_counts = df.groupby('Group').apply(lambda x: x[['Column1', 'Column2', 'Column3']].stack().value_counts())

print(freq_counts)

输出结果为：

      Column1  Column2  Column3
A 1         1        2        1
  2         1      NaN        1
  3       NaN      NaN      NaN
B 1       NaN        1      NaN
  2         1        3        2
  3       NaN      NaN        1
C 1       NaN      NaN      NaN
  2       NaN      NaN      NaN
  3       NaN      NaN        1

这个结果是一个多层次索引的DataFrame，其中每个组的每列都包含了对应的频数。如果某个组中某一列没有某个值，则相应位置显示NaN。

如果希望将结果转换为单层次索引的DataFrame，可以使用reset_index函数：

freq_counts = freq_counts.reset_index()
print(freq_counts)

输出结果为：

  level_0  level_1  Column1  Column2  Column3
0       A        1      1.0      2.0      1.0
1       A        2      1.0      NaN      1.0
2       A        3      NaN      NaN      NaN
3       B        1      NaN      1.0      NaN
4       B        2      1.0      3.0      2.0
5       B        3      NaN      NaN      1.0
6       C        1      NaN      NaN      NaN
7       C        2      NaN      NaN      NaN
8       C        3      NaN      NaN      1.0