要按时间段对多层索引的数据框进行分组，可以使用pd.Grouper函数来指定时间段，并结合groupby函数进行分组操作。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个带有多层索引的数据框
data = {'date': ['2020-01-01', '2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-03'],
        'category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 设置日期为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 按时间段进行分组
grouped = df.groupby([pd.Grouper(freq='W'), 'category'])

# 对分组结果进行聚合操作
result = grouped.sum()
print(result)

输出结果如下：

                  value
date       category      
2020-01-05 A           4
           B           6
2020-01-12 A           5
           B           6

在上面的代码中，首先将date列转换为日期格式，并将其设置为数据框的索引。然后使用pd.Grouper函数指定时间段为"周"（freq='W'），并在groupby函数中传入时间段和其他分组列（例如category）。最后，对分组结果进行聚合操作，例如求和。