下面是一个示例代码，展示了如何按月份和年份对Pandas中的日期(datetime64[ns])进行分组并按计数汇总：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-02-15', '2022-03-01', '2022-03-15'],
                   'value': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 将日期列转换为 datetime64[ns] 类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按月份和年份对日期进行分组，并计算每个组中的计数
grouped = df.groupby([df['date'].dt.year, df['date'].dt.month]).size()

# 将分组结果转换为 DataFrame 格式，并设置列名
result = pd.DataFrame(grouped, columns=['count'])

# 打印结果
print(result)

运行上述代码，输出结果如下：

           count
date date       
2022 1         1
     2         2
     3         2

该示例中，首先创建了一个包含日期和值的数据集。然后，将日期列转换为 datetime64[ns] 类型。接下来，使用 groupby 函数按照日期的年份和月份进行分组，并使用 size 函数计算每个组中的计数。最后，将分组结果转换为 DataFrame 格式，并设置列名为 "count"。