以下是一个使用Python的代码示例来按年/月计数和分组数据的解决方法：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-02-01', '2021-02-02', '2021-03-01', '2021-03-02'],
    'value': [10, 15, 20, 25, 30, 35]
}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按年计数和分组数据
df_year = df.groupby(df['date'].dt.year).sum()

# 按月计数和分组数据
df_month = df.groupby([df['date'].dt.year, df['date'].dt.month]).sum()

# 打印结果
print("按年计数和分组数据：")
print(df_year)
print("\n按月计数和分组数据：")
print(df_month)

运行上述代码将输出按年计数和分组数据以及按月计数和分组数据的结果。请注意，上述代码使用了Pandas库来处理数据和进行分组操作。首先，我们将日期列转换为日期类型，然后使用groupby函数按年或月进行分组，并使用sum函数对每个组进行求和操作。最后，我们打印结果以查看分组数据。