在Python中，可以使用pandas库来按列名称使用不同函数分组。

下面是一个示例代码，展示如何按列名称使用不同函数分组：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'John', 'Alice'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照列名称使用不同函数分组
grouped = df.groupby('Name').agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'sum'})

print(grouped)

输出结果为：

       Age  Salary
Name              
Alice   37   15000
Bob     35    7000
John    32   13000

在这个示例中，我们首先创建了一个DataFrame，包含Name、Age和Salary三列。然后使用groupby函数按照Name列进行分组。使用agg函数来指定不同的函数对不同的列进行聚合操作。在这个示例中，我们计算了Age列的平均值，以及Salary列的总和。

最后，打印出分组后的结果。可以看到，分组后的结果按照Name列进行了聚合操作，并且对Age列使用了平均值函数，对Salary列使用了总和函数。