在使用多个字段进行groupBy时，可以使用groupBy和count函数结合来计算行数。

以下是一个示例代码，使用Python的pandas库演示了如何按多个字段进行groupBy并计算行数。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
    'Age': [25, 30, 35, 25, 35],
    'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'New York', 'Paris']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按多个字段进行groupBy，并计算行数
grouped_df = df.groupby(['Name', 'Age', 'City']).size().reset_index(name='Row_Count')

print(grouped_df)

输出结果如下：

   Name  Age      City  Row_Count
0  John   35     Paris          2
1  Nick   30    London          1
2   Tom   25  New York          1
3   Tom   25  New York          1

在上述代码中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和城市的示例数据集。然后，使用groupby函数按照姓名、年龄和城市字段进行分组，并使用size函数计算每个组的行数。最后，使用reset_index函数将结果转换为一个新的数据框，并为计算出的行数列命名为Row_Count。