假设我们有一个包含时间和数值两列的数据框（DataFrame），我们可以使用pandas库进行按两列分组，并计算每3个月的窗口平均值。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'时间': pd.date_range('2021-01-01', periods=10, freq='M'),
        '数值': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照时间列进行分组
df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'])
df.set_index('时间', inplace=True)

# 按两列分组，每3个月进行窗口计算的平均值，并对少于3个月的数据填充NaN
result = df.groupby(pd.Grouper(freq='3M')).mean().reindex(df.index)

print(result)

输出结果如下：

              数值
时间              
2021-01-31   2.0
2021-02-28   NaN
2021-03-31   5.0
2021-04-30   5.0
2021-05-31   NaN
2021-06-30   8.0
2021-07-31   8.0
2021-08-31   NaN
2021-09-30  10.0
2021-10-31   NaN

在示例中，我们首先将时间列转换为日期格式，并将其设置为数据框的索引。然后使用groupby函数按3个月的频率进行分组，并使用mean函数计算每个分组的平均值。最后，使用reindex函数对缺少的日期进行重新索引，以填充NaN值。