按功能分组和为数据框编写所需的代码可以使用groupby函数和agg函数来实现。下面是一个示例解决方法：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {
    'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
    'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Group进行分组，并计算每个组的总和、平均值和最大值
grouped_df = df.groupby('Group').agg({'Value': ['sum', 'mean', 'max']})

# 重命名列名
grouped_df.columns = ['Total', 'Mean', 'Max']

# 输出结果
print(grouped_df)

输出结果：

       Total  Mean  Max
Group                  
A          3   1.5    2
B         12   4.0    5
C          6   6.0    6

这个例子首先创建一个包含两列（Group和Value）的数据框。然后使用groupby函数按照Group列的值进行分组。接下来，使用agg函数计算每个组中Value列的总和、平均值和最大值。最后，使用columns属性重命名列名，并打印输出结果。