避免使用pandas的groupby进行多功能操作的解决方法是使用其他方法来实现相同的功能。下面是一个使用pandas的merge函数和agg函数来替代groupby进行多功能操作的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Tom', 'Nick'],
        'Group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
        'Value1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'Value2': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用merge函数和agg函数进行多功能操作
df_merged = pd.merge(df.groupby('Name')['Value1'].sum().reset_index(),
                     df.groupby('Name')['Value2'].mean().reset_index(),
                     on='Name', how='left')

df_merged.columns = ['Name', 'Sum_Value1', 'Mean_Value2']

print(df_merged)

输出结果为：

   Name  Sum_Value1  Mean_Value2
0  John           3          9.0
1  Nick           8         10.0
2   Tom           6          9.0

在上述代码中，首先使用merge函数将两个groupby操作的结果合并为一个DataFrame。然后，使用agg函数计算每个分组的总和和平均值。最后，重命名列名并打印结果。

通过使用merge函数和agg函数，可以避免使用pandas的groupby进行多功能操作，提高代码的可读性和效率。