可以使用Python的pandas库来实现按月份分组并获取最小值和最大值之间的差异。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'date': ['2021-01-01', '2021-01-05', '2021-02-10', '2021-02-15', '2021-03-20', '2021-03-25'],
        'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按月份分组，并计算最小值和最大值的差异
result = df.groupby(df['date'].dt.month)['value'].apply(lambda x: x.max() - x.min())

print(result)

输出结果为：

date
1    10
2    10
3    10
Name: value, dtype: int64

上述代码首先使用pandas的DataFrame创建了一个示例数据集，包含日期和数值两列。然后，通过pd.to_datetime函数将日期列转换为日期类型。接着，使用df.groupby方法按月份分组，并通过lambda函数计算了每个月份的最大值和最小值之间的差异。最后，将结果打印出来。

可以根据实际数据的格式和需求进行相应的调整。