以下是一个示例代码，用于按月份和年份汇总维度值：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01', '2022-01-15', '2022-02-15'],
        '维度值': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 添加年份和月份列
df['年份'] = df['日期'].dt.year
df['月份'] = df['日期'].dt.month

# 按年份和月份分组，并计数每个维度值的数量
summary = df.groupby(['年份', '月份', '维度值']).size().reset_index(name='数量')

print(summary)

运行上述代码，将得到以下输出：

    年份  月份 维度值  数量
0  2022   1    A    1
1  2022   1    D    1
2  2022   2    B    1
3  2022   2    E    1
4  2022   3    C    1

这个示例代码首先创建了一个包含日期和维度值的示例数据集。然后，使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为日期时间类型。接下来，通过dt.year和dt.month属性从日期时间中提取年份和月份，然后将它们添加到数据框中。最后，使用groupby()函数按年份、月份和维度值进行分组，并使用size()函数计数每个组中的数量。使用reset_index()函数将结果转换为数据框形式，并将计数列命名为“数量”。