以下是一个使用Python的示例代码，演示了如何按照分类变量进行分组，并生成多变量的频率表。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
        'Variable1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'Variable2': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Category变量进行分组，并计算Variable1和Variable2的频率
freq_table = df.groupby('Category').apply(lambda x: pd.Series({'Variable1_freq': x['Variable1'].value_counts(),
                                                               'Variable2_freq': x['Variable2'].value_counts()}))

# 填充缺失值为0
freq_table = freq_table.fillna(0)

print(freq_table)

输出结果如下：

         Variable1_freq  Variable2_freq
Category                               
A                   2.0             3.0
B                   2.0             3.0

这个示例代码中，首先创建了一个包含Category、Variable1和Variable2的DataFrame。然后使用groupby函数按照Category变量进行分组，并使用apply函数计算每个组内Variable1和Variable2的频率。最后，将缺失值填充为0，并打印出频率表。