在Pandas中，可以通过使用groupby函数来按特定列进行分组，并使用agg函数对某些列应用特定函数，对其余的列应用另一个函数。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': [1, 2, 1, 2, 1],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50],
        'C': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按列'A'进行分组，并对列'B'应用sum函数，对列'C'应用mean函数
result = df.groupby('A').agg({'B': 'sum', 'C': 'mean'})

print(result)

输出结果为：

    B    C
A         
1  90  300
2  60  300

在上述代码中，首先创建了一个示例数据集df。然后，使用groupby函数按列'A'进行分组。接着，使用agg函数对分组后的数据进行聚合计算。在agg函数中，传入一个字典作为参数，字典的键表示要应用函数的列，字典的值表示要应用的函数。在这个例子中，我们对列'B'应用了sum函数，对列'C'应用了mean函数。最后，将结果打印出来。