在Python的pandas库中，可以使用groupby()函数按照多个列对数据框进行分组。

假设我们有一个包含"姓名"、"性别"和"年龄"的数据框df，我们想按照"性别"和"年龄"进行分组。

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
        '性别': ['男', '女', '男', '女', '男'],
        '年龄': [20, 25, 22, 25, 24]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照多个列进行分组
grouped = df.groupby(['性别', '年龄'])

# 遍历分组
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

输出结果：

('女', 25)
   姓名 性别  年龄
1  李四  女  25
3  赵六  女  25

('男', 20)
   姓名 性别  年龄
0  张三  男  20

('男', 22)
   姓名 性别  年龄
2  王五  男  22

('男', 24)
   姓名 性别  年龄
4  钱七  男  24

在上面的例子中，我们首先使用groupby(['性别', '年龄'])对数据框进行分组，然后使用for循环遍历每个分组。每个分组由一个元组和一个数据框组成，元组包含按照哪些列进行分组的值，数据框则包含相应分组的数据。