在Python中，你可以使用groupby方法来按多列分组，并使用transform方法将分组后的值添加到原始数据框中。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
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)

# 按列A和列B分组，并计算每个分组的平均值
df['mean'] = df.groupby(['A', 'B'])['C'].transform('mean')

print(df)

输出结果为：

     A    B  C   D  mean
0  foo  one  1  10   1.0
1  bar  one  2  20   2.0
2  foo  two  3  30   4.0
3  bar  two  4  40   4.0
4  foo  two  5  50   4.0
5  bar  one  6  60   2.0
6  foo  two  7  70   4.0
7  foo  one  8  80   1.0

在这个例子中，我们按列A和列B分组，并使用transform方法计算每个分组的平均值，并将计算结果添加到新的列'mean'中。