要在Pandas数据帧上进行多列透视，可以使用pivot函数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Date': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-02'],
        'Value1': [10, 20, 30, 40, 50, 60],
        'Value2': [100, 200, 300, 400, 500, 600]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot函数透视数据
pivot_df = df.pivot(index='Date', columns='Name', values=['Value1', 'Value2'])

print(pivot_df)

输出结果：

           Value1                  Value2                
Name        Alice Bob Charlie Alice  Bob Charlie
Date                                             
2021-01-01     10  20      30   100  200     300
2021-01-02     40  50      60   400  500     600

在上面的示例中，我们使用pivot函数将数据帧df在Date列和Name列上进行透视，并将Value1和Value2作为值列。透视后的结果是一个新的数据帧pivot_df，其中行索引是Date列的唯一值，列索引是Name列的唯一值，值是原始数据帧中对应的Value1和Value2的值。