要按邮政编码堆叠并按月/年分组的Python Pandas，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd

2. 创建一个包含邮政编码和日期的DataFrame：

data = {'PostalCode': ['10001', '10001', '10002', '10002', '10003', '10003'],
        'Date': ['2021-01-01', '2021-01-15', '2021-02-01', '2021-02-10', '2021-01-05', '2021-01-20']}
df = pd.DataFrame(data)

3. 将日期列转换为Pandas的日期时间格式：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

4. 将DataFrame按邮政编码和日期排序：

df = df.sort_values(by=['PostalCode', 'Date'])

5. 将DataFrame按邮政编码堆叠：

df_stacked = df.set_index(['PostalCode', 'Date']).stack().reset_index(name='Value')

6. 将日期列按月/年分组：

df_stacked['Month'] = df_stacked['Date'].dt.month
df_stacked['Year'] = df_stacked['Date'].dt.year

7. 按月/年分组并计算每个组的统计量（例如总和、均值等）：

grouped = df_stacked.groupby(['Month', 'Year'])
result = grouped['Value'].sum()  # 根据需要更改统计量的计算方法

完整的代码示例如下所示：

import pandas as pd

data = {'PostalCode': ['10001', '10001', '10002', '10002', '10003', '10003'],
        'Date': ['2021-01-01', '2021-01-15', '2021-02-01', '2021-02-10', '2021-01-05', '2021-01-20']}
df = pd.DataFrame(data)

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df.sort_values(by=['PostalCode', 'Date'])

df_stacked = df.set_index(['PostalCode', 'Date']).stack().reset_index(name='Value')

df_stacked['Month'] = df_stacked['Date'].dt.month
df_stacked['Year'] = df_stacked['Date'].dt.year

grouped = df_stacked.groupby(['Month', 'Year'])
result = grouped['Value'].sum()  # 根据需要更改统计量的计算方法

print(result)

这将按月/年分组并计算每个组的值的总和。你可以根据需要更改统计量的计算方法。