假设我们有一个名为df的数据框，包含日期、销售量和价格。要按月份对销售量和价格分组，并计算两列的平均值，再将销售量的平均值除以价格的平均值。

可以按以下方式实现：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({
    'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-02-01', '2021-02-02'],
    'sales': [100, 200, 150, 250],
    'price': [10, 20, 15, 25]
})

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

# 将date列设为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 按月份分组并计算平均值
monthly_avg = df.groupby(pd.Grouper(freq='M')).mean()

# 计算销售量的平均值除以价格的平均值
result = monthly_avg['sales'] / monthly_avg['price']

# 打印结果
print(result)

输出结果为：

date
2021-01-31    10.0
2021-02-28    10.0
Freq: M, dtype: float64

这表示在2021年1月和2月，销售量的平均值分别是100和200，价格的平均值分别是10和20，因此销售量的平均值除以价格的平均值都是10。