您可以使用pandas库来按多列分组并应用自定义函数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Column1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Column2': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 自定义函数，计算每个分组的Column1和Column2的平均值
def custom_function(group):
    avg_column1 = group['Column1'].mean()
    avg_column2 = group['Column2'].mean()
    return pd.Series({'Avg_Column1': avg_column1, 'Avg_Column2': avg_column2})

# 按Group列分组并应用自定义函数
result = df.groupby('Group').apply(custom_function)

print(result)

输出结果为：

       Avg_Column1  Avg_Column2
Group                          
A              1.5          6.5
B              4.0          9.0

在这个示例中，我们首先创建一个包含Group、Column1和Column2列的数据框。然后定义了一个自定义函数custom_function，该函数接受一个分组并返回一个包含每个分组的Column1和Column2的平均值的Series。最后，我们使用groupby方法按Group列分组，并使用apply方法应用自定义函数。结果是一个新的数据框，其中包含每个分组的平均值。