以下是一个示例解决方法，使用Python中的pandas库实现按照功能查询进行分组的功能：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    '功能': ['查询', '查询', '查询', '删除', '删除', '添加', '修改'],
    '名称': ['用户', '订单', '商品', '用户', '订单', '商品', '用户'],
    '结果': ['成功', '失败', '成功', '成功', '失败', '成功', '成功']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照功能和结果进行分组
grouped = df.groupby(['功能', '结果'])

# 遍历分组并打印每个分组的名称和数据
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

运行上述代码，将输出按照功能查询进行分组的结果，每个分组的名称和数据：

('添加', '成功')
   功能  名称  结果
5  添加  商品  成功
('删除', '失败')
   功能  名称  结果
4  删除  订单  失败
('删除', '成功')
   功能  名称  结果
3  删除  用户  成功
('查询', '失败')
   功能  名称  结果
1  查询  订单  失败
('查询', '成功')
   功能  名称  结果
0  查询  用户  成功
2  查询  商品  成功
('修改', '成功')
   功能  名称  结果
6  修改  用户  成功

上述代码首先创建了一个包含功能、名称和结果的示例数据，然后使用pandas的DataFrame将数据转换成表格形式。

接下来，通过使用groupby方法，传入需要分组的列名列表（这里是['功能', '结果']），将DataFrame按照指定的列进行分组。

最后，使用for循环遍历每个分组，name变量表示分组的名称，group变量表示分组的数据，可以对每个分组进行进一步的处理。在示例代码中，我们只是简单地打印了每个分组的名称和数据。