要按月份汇总和计数，并以该月的最后一天显示，可以使用Python中的pandas库来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'date': ['2021-01-05', '2021-01-12', '2021-02-02', '2021-02-18', '2021-03-10', '2021-03-25'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按月份汇总和计数，并以该月的最后一天显示
df_summary = df.groupby(df['date'].dt.to_period('M')).agg({'value': 'count', 'date': 'max'})

# 打印结果
print(df_summary)

这段代码首先创建了一个示例数据集，其中包含了日期和值两列。然后，将日期列转换为日期类型，以便后续按月份进行操作。

接下来，使用groupby()函数根据日期列的年月部分进行分组。通过dt.to_period('M')将日期列转换为年月格式，并将其作为分组依据。

然后，使用agg()函数对每个分组进行汇总计算。这里使用了字典作为参数，指定了两个汇总操作：'value'列进行计数操作（使用count函数），'date'列取最大值（使用max函数）。

最后，将汇总结果打印出来，即按月份汇总和计数，并以该月的最后一天显示的结果。

输出结果如下：

         value       date
date                     
2021-01      2 2021-01-12
2021-02      2 2021-02-18
2021-03      2 2021-03-25

可以看到，结果按月份进行了汇总和计数，并以每月最后一天的日期进行显示。每月的计数值和最后一天的日期都被显示在了结果中。