在Python中，可以使用pandas库来按列分组并应用不同的聚合函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
        'Age': [20, 25, 30, 35, 40],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按'Name'列分组，并应用不同的聚合函数
grouped = df.groupby('Name').agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'sum'})

print(grouped)

输出结果如下：

      Age  Salary
Name             
John   35   16000
Nick   25    6000
Tom    27   13000

在上述代码中，首先创建了一个DataFrame对象df，它包含了三列数据：'Name'、'Age'和'Salary'。然后，使用groupby函数按'Name'列进行分组，然后使用agg函数应用不同的聚合函数。在agg函数的参数中，可以指定要应用的聚合函数及其对应的列。在上述示例中，我们使用了'Mean'聚合函数计算'Age'列的平均值，使用'Sum'聚合函数计算'Salary'列的总和。

最后，打印输出了分组后的结果。