在Python中，可以使用pandas库来按多个列进行分组并应用不同的函数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按A和B列进行分组，并应用不同的函数
grouped = df.groupby(['A', 'B'])

# 应用不同的函数，如求和、平均值和最大值
result = grouped.agg({'C': 'sum', 'D': ['mean', 'max']})

print(result)

输出结果为：

         C    D      
       sum mean max
A   B              
bar one   20   40  60
    two    4   40  60
foo one    1   45  80
    two    3   70  70

在示例中，我们首先创建了一个包含'A'、'B'、'C'和'D'四列的数据集。然后，我们使用groupby()方法按'A'和'B'列对数据进行分组。接下来，我们使用agg()方法应用不同的函数，其中字典的键表示要应用函数的列，字典的值表示要应用的函数。最后，我们打印输出了分组后的结果。