在Python中，可以使用pandas库来按照特定月份开始，将数据按年进行分组。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期数据的DataFrame
data = {'Date': ['2019-01-01', '2019-02-02', '2019-03-03', '2019-04-04', '2019-05-05', '2020-01-01', '2020-02-02', '2020-03-03', '2020-04-04', '2020-05-05'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 按照年份和月份进行分组
df_grouped = df.groupby([df['Date'].dt.year, df['Date'].dt.month])

# 遍历分组并打印结果
for group_name, group_data in df_grouped:
    print(f"Year: {group_name[0]}, Month: {group_name[1]}")
    print(group_data)
    print()

运行以上代码，将得到按年份和月份分组后的结果。在这个示例中，我们创建了一个包含日期数据的DataFrame，并将日期列转换为日期类型。然后，我们使用groupby方法按照年份和月份进行分组。最后，我们遍历分组并打印结果，其中group_name[0]表示年份，group_name[1]表示月份，group_data表示该分组的数据。