下面是一个示例代码，演示了如何使用Python中的pandas库来实现按列分组的多变量滞后。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = pd.DataFrame({
    'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    'var1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'var2': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
})

# 定义滞后期数
lag_periods = 2

# 按分组进行滞后处理
data['var1_lag'] = data.groupby('group')['var1'].shift(lag_periods)
data['var2_lag'] = data.groupby('group')['var2'].shift(lag_periods)

print(data)

输出结果如下：

  group  var1  var2  var1_lag  var2_lag
0     A     1    10       NaN       NaN
1     A     2    20       NaN       NaN
2     A     3    30       1.0      10.0
3     B     4    40       NaN       NaN
4     B     5    50       NaN       NaN
5     B     6    60       4.0      40.0

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含分组列（group）和两个变量列（var1和var2）的数据集。然后，我们使用groupby方法将数据集按分组列进行分组，并使用shift方法对每个变量列进行滞后处理。最后，我们将滞后处理后的结果添加到数据集中，形成两个新的变量列（var1_lag和var2_lag）。

请注意，shift方法的参数lag_periods用于指定滞后的期数。在上面的示例中，我们将其设置为2，因此每个分组的变量值将向下滞后2个位置。如果要进行其他期数的滞后处理，只需修改lag_periods的值即可。