下面是一个示例代码，演示如何使用 pandas 进行多列值的计数数据透视：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John', 'John'],
        'City': ['London', 'Paris', 'London', 'Paris', 'London', 'Paris'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 pivot_table 方法进行数据透视
pivot_table = pd.pivot_table(df, index=['Name', 'City'], aggfunc='count')

# 打印结果
print(pivot_table)

输出结果如下：

           Age
Name City     
John London   1
     Paris    2
Nick Paris    1
Tom  London   1
     Paris    1

上述代码通过 pivot_table 方法对 df 数据框进行数据透视。index 参数指定了要进行分组的列，这里选择了 Name 和 City 列。aggfunc 参数指定了聚合函数，这里选择了 count，表示计数。最后将结果打印出来。

可以看到，输出结果中的 Age 列显示了每个姓名和城市组合的计数结果。