在Python中，可以使用pandas库来对数据按月份和年份进行正确的分组。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

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

# 按月份和年份分组并计算平均值
df_grouped = df.groupby([df['date'].dt.year, df['date'].dt.month]).mean()

# 显示结果
print(df_grouped)

输出结果将按照月份和年份进行正确的分组，并计算每个组的平均值：

          value
date date       
2021 1       25
     2       35
     3       30

这样，你就可以正确地按照月份和年份分组并计算相应的统计量了。