パンダは日付フィールドを月ごとにグループ化し、平均スタックオーバーフローを見つけます

　　これは、インデックスフィールドが日付であることを前提としています。

パンダをpdとしてインポート

データ= pd.read_csv（ 'xxx.csv'）
data ['index'] = pd.to_datetime（data ['index']）
print（data.groupby（[data ['index']。dt.year、data ['index']。dt.month]）。mean（））
print（data.groupby（[data ['index']。dt.year、data ['index']。dt.month]）。last（））

　　最初にpd.to_datetimeを使用して、インデックスフィールドの日付タイプをパンダが処理できる日付データ構造に変換し、次にdtを介して年、月、日を取得し、次にgroupbyを使用してルールでグループ化します。