要按月份分组计数的数据框架，可以使用Python中的pandas库来完成。以下是一个示例代码，演示了如何使用pandas来实现这个目标：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框架
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-01-10', '2021-02-15', '2021-03-01'],
        '值': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按月份分组计数
df_counts = df.groupby(df['日期'].dt.month)['值'].count().reset_index()

# 打印结果
print(df_counts)

这段代码首先创建了一个示例数据框架，其中包含了日期和值两列。然后，使用pandas的to_datetime函数将日期列转换为日期时间类型，以便能够按月份进行分组。

接下来，使用groupby函数将日期列按月份分组，并对值列进行计数。reset_index函数用于将结果转换为数据框架。

最后，通过打印df_counts来查看结果。

运行这段代码，输出的结果将是按月份分组计数后的数据框架。