在pandas中，可以使用groupby函数来按照月份和年份进行分组。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'date': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-02-01', '2020-02-02', '2021-01-01', '2021-01-02'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将'date'列转换为datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按月份和年份分组
grouped = df.groupby([df['date'].dt.year, df['date'].dt.month])

# 计算每个组的平均值
result = grouped['value'].mean()

print(result)

输出结果如下所示：

date  date
2020  1       1.5
      2       3.5
2021  1       5.5
Name: value, dtype: float64

在这个示例中，我们首先将'date'列转换为datetime类型，以便能够提取年份和月份。然后，我们使用groupby函数按照年份和月份进行分组，并计算每个组的平均值。最后，我们打印出结果。