下面是一个示例代码，演示如何按月份分组，并根据一个列的值得到各列的总和。

假设有一个包含日期、月份和值的数据集，我们想要按月份分组，并计算值的总和。

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-02-01', '2021-02-02', '2021-02-03'],
        '月份': ['2021-01', '2021-01', '2021-01', '2021-02', '2021-02', '2021-02'],
        '值': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}

df = pd.DataFrame(data)

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

# 按月份分组，并计算值的总和
result = df.groupby('月份')['值'].sum()

print(result)

输出结果：

月份
2021-01    60
2021-02    150
Name: 值, dtype: int64

以上代码首先创建了一个包含日期、月份和值的示例数据集。然后，将日期列转换为日期类型，以便能够按照日期进行分组。接下来，使用groupby函数按月份分组，并使用sum函数计算每个月份的值的总和。最后，打印结果。

请注意，这里假设数据集中的日期列已经是正确的日期格式。如果数据集中的日期列不是日期格式，请先使用pd.to_datetime函数将其转换为日期类型。