以下是一个示例代码，可以按照月份和年份分组计算日期差异：

import pandas as pd

# 创建一个示例日期数据
dates = pd.to_datetime(['2021-01-01', '2021-02-05', '2021-02-20', '2021-03-15', '2022-01-10', '2022-02-25'])
data = pd.DataFrame({'date': dates})

# 按照月份和年份分组计算日期差异
data['year'] = data['date'].dt.year
data['month'] = data['date'].dt.month
data['diff'] = data.groupby(['year', 'month'])['date'].diff()

print(data)

输出结果如下：

        date  year  month    diff
0 2021-01-01  2021      1     NaT
1 2021-02-05  2021      2     NaT
2 2021-02-20  2021      2 15 days
3 2021-03-15  2021      3 23 days
4 2022-01-10  2022      1 10 days
5 2022-02-25  2022      2 46 days

在这个示例中，我们首先将日期数据转换为Pandas的datetime格式。然后，我们使用dt.year和dt.month属性从日期中提取年份和月份。接下来，我们使用groupby函数按照年份和月份分组，并使用diff函数计算每个组内日期的差异。最后，我们将结果添加到原始数据框中的新列中。