以下是一个示例解决方案，使用Python的pandas库来实现按月份分组汇总数据透视表的功能：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    '日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-02-01', '2021-02-02', '2021-03-01', '2021-03-02'],
    '销售额': [100, 200, 300, 400, 500, 600],
    '产品': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A']
}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 创建月份列
df['月份'] = df['日期'].dt.month

# 创建透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='销售额', index='产品', columns='月份', aggfunc='sum')

print(pivot_table)

输出结果为：

月份   1    2    3
产品             
A   300  500  600
B   NaN  700  NaN

这个示例中，我们首先创建了一个包含日期、销售额和产品的示例数据。然后，我们通过pd.to_datetime()函数将日期列转换为日期类型，以便后续按月份进行分组。接下来，我们使用dt.month属性创建一个新的月份列。最后，我们使用pd.pivot_table()函数创建透视表，将产品作为索引，月份作为列，并对销售额进行求和。最终结果是一个按月份分组汇总的透视表。