可以使用Pandas库来处理按年份和月份分组的数据，并获取特定月份的值。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'date': ['2020-01-01', '2020-01-05', '2020-02-10', '2020-02-15', '2021-01-01', '2021-01-05'],
    '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'])

# 按年份和月份分组，并计算每月的值的总和
df_grouped = df.groupby([df['date'].dt.year, df['date'].dt.month]).sum()

# 输出按年份和月份分组的数据
print(df_grouped)

# 获取特定月份的值
year = 2020
month = 1

value = df_grouped.loc[(year, month), 'value']
print(f"The value for {year}-{month} is {value}")

输出结果：

         value
date date       
2020 1       25
     2       45
2021 1       65
The value for 2020-1 is 25

以上代码首先创建了一个示例数据集，包含日期和值两列。然后，将日期列转换为日期类型。接下来，使用groupby函数按年份和月份分组，并使用sum函数计算每月的值的总和。最后，使用.loc方法获取特定月份的值。