在ODPS（Open Data Processing Service，现通常称为MaxCompute）中，DataFrame的概念和用法与在Pandas等Python数据分析库中有所不同。然而，就groupby操作支持多个key（键）这一特性而言，可以基于一般的大数据处理逻辑和Pandas的groupby操作来类比说明。
首先，需要明确的是：MaxCompute本身是一个分布式大数据处理服务，它提供了SQL查询、MapReduce等计算模型，但并没有直接提供类似于Pandas中的DataFrame对象。在MaxCompute中，我们通常通过SQL语句来进行数据查询和处理，包括分组（GROUP BY）操作。
对于groupby操作是否支持多个key：
在SQL查询中，GROUP BY子句是支持使用多个字段（即多个key）来进行分组的。这意味着你可以在MaxCompute的SQL查询中，通过指定多个列名来实现基于多个key的分组。
例如，如果你有一个包含用户ID、产品类别和购买数量的表，你可以使用类似SELECT user_id, product_category, COUNT(*) FROM purchases GROUP BY user_id, product_category的SQL语句来按用户ID和产品类别进行分组，并计算每个组合的购买数量。
关于DataFrame的groupby操作：
虽然MaxCompute不直接提供DataFrame对象，但如果你在使用类似Pandas的库（如PyODPS）来与MaxCompute交互，那么这些库中的DataFrame对象很可能支持类似于Pandas的groupby操作，包括支持多个key的分组。
在Pandas中，groupby函数是支持传入多个列名作为分组键的，这些列名会组合成一个元组作为分组的唯一标识。
综上所述，虽然MaxCompute本身不直接提供DataFrame对象，但如果你在使用与MaxCompute交互的库（如PyODPS），那么这些库中的DataFrame对象很可能支持基于多个key的groupby操作。在MaxCompute的SQL查询中，GROUP BY子句也支持使用多个字段进行分组。