利用pandas读取group_sales.csv文件为Dataframe类型的数据，将数据按月分组，利用聚合方法计算并展示每月的平均销量。

好的，这是一个关于数据处理的问题，我可以为您解答。以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取CSV文件为Dataframe类型的数据
df = pd.read_csv('group_sales.csv')

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

# 按月分组并计算平均销量
monthly_sales = df.groupby(df['date'].dt.to_period('M'))['sales'].mean()

# 展示每月的平均销量
print(monthly_sales)

这段代码将读取名为 `group_sales.csv` 的CSV文件，将日期列转换为pandas的日期类型后，按月份进行分组，利用聚合方法计算每月的平均销量，并在屏幕上展示结果。