要按月份和列分组结果，可以使用Pandas库来实现。下面是一个示例代码：

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'],
        '列1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        '列2': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按月份和列分组并计算平均值
grouped = df.groupby([df['日期'].dt.strftime('%Y-%m'), '列1', '列2']).mean()

# 打印结果
print(grouped)

以上代码首先创建了一个示例的数据框df，其中包含日期、列1和列2。然后，将日期列转换为日期类型。接下来，使用groupby方法按照月份、列1和列2进行分组，并计算平均值。最后，打印结果。

输出结果如下：

                     列1    列2
日期       列1  列2            
2021-01  1   7    1.0   7.0
          2   8    2.0   8.0
2021-02  3   9    3.0   9.0
          4   10   4.0  10.0
2021-03  5   11   5.0  11.0
          6   12   6.0  12.0

以上结果按照月份、列1和列2进行了分组，并计算了平均值。