下面是一个示例代码，展示如何按照年份和月份对Pandas中的日期进行分组：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期的数据集
data = {'date': pd.date_range(start='1/1/2020', end='12/31/2022', freq='D')}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按照年份和月份进行分组
df['year'] = df['date'].dt.year
df['month'] = df['date'].dt.month
grouped = df.groupby(['year', 'month'])

# 打印每个分组的日期
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)
    print('---------------')

在这个示例中，首先创建一个包含日期的数据集。然后，将日期列转换为日期时间类型。接下来，使用dt.year和dt.month方法从日期列中提取年份和月份，并创建新的列。最后，使用groupby方法按照年份和月份进行分组，并打印每个分组的日期。

运行这段代码，你将看到按照年份和月份分组的结果，每个分组都打印出来，并以year和month作为分组的标签。