要按多列分组并聚合所有值，你可以使用pandas库的groupby()和agg()函数。下面是一个示例代码：

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'列分组，并聚合所有值
grouped = df.groupby(['A', 'B']).agg('sum')

print(grouped)

输出结果为：

         C    D
A   B          
bar one   2   80
    two   4   40
foo one   9   90
    two  10  100

在这个示例中，我们创建了一个包含四列的DataFrame。然后，我们使用groupby(['A', 'B'])将数据按'A'和'B'列进行分组。最后，我们使用agg('sum')来聚合所有值，这里使用了sum函数来计算每个分组的和。