下面是一个示例代码，演示如何按月份和年份分组并对所有列求和。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    '日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-02-01', '2022-02-02', '2022-02-03'],
    '年份': [2022, 2022, 2022, 2022, 2022, 2022],
    '月份': [1, 1, 1, 2, 2, 2],
    '列1': [10, 20, 30, 40, 50, 60],
    '列2': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    '列3': [100, 200, 300, 400, 500, 600]
}

df = pd.DataFrame(data)

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

# 按月份和年份分组并求和
grouped = df.groupby(['年份', '月份']).sum()

print(grouped)

输出结果为：

         列1  列2  列3
年份 月份            
2022 1   60   6  600
    2  150  15 1500

在这个示例中，我们首先创建了一个包含日期、年份、月份和几个列的示例数据。然后，我们使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为日期类型，以便后续按日期进行分组。接下来，我们使用groupby()函数按年份和月份分组，并使用sum()函数对所有列进行求和。最后，我们打印出分组后的结果。