以下是一个示例代码，演示如何按月汇总数据并进行筛选：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-02-01', '2021-02-02', '2021-02-03'],
        '数值': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按月份进行汇总
df['月份'] = df['日期'].dt.to_period('M')
monthly_summary = df.groupby('月份')['数值'].sum()

# 打印按月份汇总的数据
print(monthly_summary)

# 进行筛选，只显示特定月份的数据
selected_month = '2021-01'
filtered_data = df[df['月份'] == selected_month]
print(filtered_data)

上述代码示例中，首先创建了一个包含日期和数值的示例数据。然后使用pd.to_datetime()方法将日期列转换为日期类型。接下来，使用dt.to_period('M')方法将日期转换为月份，并将结果存储在新的列月份中。然后使用groupby()和sum()方法按月份对数值进行汇总。

最后，可以使用筛选条件df['月份'] == selected_month来筛选出特定月份的数据，并将结果存储在新的DataFramefiltered_data中。

请注意，这只是一个示例代码，实际使用时，您可能需要根据具体的数据结构和需求进行适当的修改。