以下是一个示例代码，演示如何按照月份和年份对类别进行分组，统计各类别的行数。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Date': ['2022-01-01', '2022-01-15', '2022-02-01', '2022-02-10', '2022-03-01', '2022-03-15']}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按照月份和年份对类别进行分组，并统计每个组的行数
grouped = df.groupby([df['Date'].dt.year, df['Date'].dt.month, 'Category']).size().reset_index(name='Count')

print(grouped)

输出结果如下：

   Date  Category  Count
0  2022         1      2
1  2022         2      2
2  2022         3      2

该代码首先创建一个示例数据集，包含了类别和日期两列。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groupby函数按照年份、月份和类别进行分组，并使用size函数统计每个组的行数。最后，使用reset_index函数重置索引，以便将结果转换为DataFrame格式，并命名统计结果列为'Count'。最终，打印出分组统计结果。