下面是一个使用agg函数进行分组和筛选的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A'],
        'Value1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Value2': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用agg函数进行分组和筛选
grouped = df.groupby('Group').agg({'Value1': 'sum', 'Value2': 'mean'})

print(grouped)

输出结果如下：

       Value1  Value2
Group                
A           8       7
B           7       8.5

在上面的代码中，我们首先创建了一个示例数据集df，其中包含一个“Group”列和两个数值列“Value1”和“Value2”。

然后，我们使用groupby函数按“Group”列进行分组，并使用agg函数对每个分组应用聚合函数。在agg函数中，我们传入一个字典，其中键是要聚合的列名，值是要应用的聚合函数。在这个例子中，我们对“Value1”列应用sum函数，对“Value2”列应用mean函数。

最后，我们打印出分组和筛选后的结果grouped。