代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期和数据的数据框
df = pd.DataFrame({'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-02-01', '2021-02-02'],
                   'data': [1, 2, 3, 4]})

# 将日期转换为日期时间格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按月分组并计算每个月数据的总和
df_monthly = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='M')).sum()

# 打印每个月的数据总量
for month, data in zip(df_monthly.index.month_name(), df_monthly['data']):
    print(f"{month}: {data}")

输出结果：

January: 3
February: 7

这个示例代码利用了Pandas库的功能。 首先，我们创建了一个数据框，其中包含日期和数据。 然后，我们将日期转换为日期时间格式。 接下来，我们将数据框按照月份分组并计算每个月数据的总和。 最后，我们循环打印了每个月的数据总量。