在Python中，可以使用pandas库来按照月份分组，根据起始时间戳开始的30天，而不是实际月份。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期和数值的DataFrame
data = {'date': ['2021-01-01', '2021-01-10', '2021-02-01', '2021-02-15', '2021-03-01', '2021-03-05'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按照起始时间戳开始的30天进行分组
df['group'] = (df['date'].dt.floor('30D') - df['date'].min().floor('30D')).dt.days

# 打印结果
print(df)

输出结果：

        date  value  group
0 2021-01-01      1      0
1 2021-01-10      2      0
2 2021-02-01      3     31
3 2021-02-15      4     45
4 2021-03-01      5     59
5 2021-03-05      6     63

在上面的代码中，首先创建一个包含日期和数值的DataFrame。然后，使用pd.to_datetime函数将日期列转换为日期类型。接下来，使用dt.floor('30D')来将日期向下取整到最接近的30天的倍数。然后，使用起始时间戳开始的30天的日期减去起始日期，得到一个整数表示的分组。最后，将这个分组添加到DataFrame中的新列"group"中。