解决“按月份统计”的问题，可以使用Python中的pandas库来进行数据处理和统计。下面是一个示例代码，演示如何根据月份对数据进行统计：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期和数值的示例数据
data = {'date': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-02-01', '2020-02-02', '2020-03-01'],
        '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'])

# 添加一个新的列，表示月份
df['month'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m')

# 按月份对数值进行求和
monthly_sum = df.groupby('month')['value'].sum()

# 输出结果
print(monthly_sum)

这段代码首先创建了一个示例数据，包含日期和数值两列。然后使用pandas的to_datetime函数将日期列转换为日期类型。接着，通过dt.strftime函数将日期列转换为月份格式，并添加一个新的列month。最后，使用groupby函数对month列进行分组，然后对数值列进行求和，得到按月份统计的结果。

输出结果如下：

month
2020-01    30
2020-02    70
2020-03    50
Name: value, dtype: int64

这个结果表示2020年1月的数值总和为30，2020年2月的数值总和为70，2020年3月的数值总和为50。