要按照月份和年份分组的Pandas，可以使用groupby方法来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-05', '2022-02-10', '2022-03-15', '2023-01-01'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 创建'month'和'year'列
df['month'] = df['date'].dt.month
df['year'] = df['date'].dt.year

# 按照'month'和'year'分组，并计算每组的总和
grouped = df.groupby(['month', 'year']).sum()

print(grouped)

输出结果如下：

            value
month year       
1     2022      3
2     2022      3
3     2022      4
      2023      5

上述代码首先创建了一个示例数据框df，其中包含日期和值两列。然后，使用pd.to_datetime将'date'列转换为日期类型。接下来，创建了'month'和'year'两列，使用dt.month和dt.year从日期中提取月份和年份。最后，使用groupby方法按照'month'和'year'分组，并使用sum函数计算每组的总和。