下面是一个示例代码，演示如何使用pandas的GroupBy函数按照列列表分组：

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', 'two', 'one', 'two'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照列A和列B进行分组
grouped = df.groupby(['A', 'B'])

# 对分组后的数据进行聚合操作，例如计算平均值
result = grouped.mean()
print(result)

输出结果如下：

         C     D
A   B           
bar one  20  20.0
    two  50  50.0
foo one   4  40.0
    two   4  45.0

在上面的示例中，我们首先创建了一个示例数据框df，然后使用groupby函数按照列A和列B进行分组。然后，我们可以对分组后的数据进行聚合操作，例如计算平均值。在这个示例中，我们使用mean函数计算了每个分组的平均值。

请注意，分组后的结果是一个新的数据框，其中每个分组由分组键的唯一组合标识。在这个示例中，分组键是列A和列B的组合。