解决这个问题的一种方法是使用Python中的pandas库。以下是一个示例代码，该代码按月分组，求和并滚动一年的值。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'日期': pd.date_range(start='1/1/2020', end='12/31/2020', freq='D'),
        '数值': range(1, 366)}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列设置为索引
df.set_index('日期', inplace=True)

# 按月分组并求和
df_grouped = df.resample('M').sum()

# 滚动一年
rolling_sum = df_grouped.rolling(window=12).sum()

# 打印结果
print(rolling_sum)

在这个示例中，我们首先创建了一个包含日期和数值的示例数据框。然后，我们将日期列设置为索引，并使用resample函数按月分组并求和。接下来，我们使用rolling函数滚动一年的值，并使用sum函数计算滚动和。最后，我们打印结果。

这个示例使用了pandas库的一些常用函数，包括date_range、DataFrame、set_index、resample、rolling和sum。根据实际情况，你可能需要根据自己的数据和需求进行相应的调整。