在Python中，可以使用Pandas库来处理数据表，并使用apply函数将多个函数应用于多个列。

下面是一个示例代码，演示如何按组将多个函数应用于数据表中的多个列：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据表
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Column1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Column2': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义要应用的函数
def sum_func(x):
    return x.sum()

def mean_func(x):
    return x.mean()

# 按组应用函数到多个列
result = df.groupby('Group').agg({'Column1': [sum_func, mean_func],
                                  'Column2': [sum_func, mean_func]})

print(result)

输出结果如下：

      Column1       Column2      
     sum_func mean_func sum_func mean_func
Group                                    
A           3       1.5       13       6.5
B          12       4.0       27       9.0

在上述示例中，我们首先创建了一个包含组和列的示例数据表。然后，我们定义了两个要应用的函数，一个用于求和，一个用于求平均值。

接下来，我们使用groupby函数将数据表按组分组，并使用agg函数应用多个函数到多个列。在agg函数中，我们使用字典来指定每个列应用的函数。

最后，我们打印出结果数据表，它包含按组应用的每个函数的计算结果。