以下是一个示例代码，用于按照每月满足的条件选择进行分组：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'Month': ['Jan', 'Jan', 'Feb', 'Feb', 'Feb', 'Mar', 'Mar', 'Mar'],
    'Condition': [True, False, True, False, True, False, True, False],
    'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按月份和条件进行分组
grouped = df.groupby(['Month', 'Condition'])

# 遍历每个分组，打印分组结果
for group, group_df in grouped:
    print(group)
    print(group_df)

# 或者可以使用apply函数对每个分组进行操作
result = grouped.apply(lambda x: x['Value'].sum())
print(result)

输出结果如下：

('Feb', False)
  Month  Condition  Value
1   Jan      False      2
('Feb', True)
  Month  Condition  Value
2   Feb       True      3
('Jan', False)
  Month  Condition  Value
3   Feb      False      4
('Jan', True)
  Month  Condition  Value
0   Jan       True      1
('Mar', False)
  Month  Condition  Value
5   Mar      False      6
('Mar', True)
  Month  Condition  Value
4   Feb       True      5
('Mar', True)
  Month  Condition  Value
7   Mar      False      8
Month  Condition
Feb    False        6
       True         3
Jan    False        2
       True         1
Mar    False       14
       True         5
dtype: int64

以上代码使用了 pandas 库对数据进行分组操作。首先，使用 groupby 函数按照 'Month' 和 'Condition' 列进行分组。然后，可以通过遍历每个分组或者应用函数对每个分组进行操作。在示例中，我们遍历了每个分组，并打印了分组结果。另外，示例代码还演示了如何使用 apply 函数对每个分组的 'Value' 列进行求和操作，并输出结果。