假设您想要追踪您每个月的开销并对其进行分类。您可以使用 Pandas 库来轻松实现这一点。以下是一个简单的代码示例，它生成一个随机数 DataFrame 表示每个月的开销，并使用 Pandas 的 groupby() 函数按类别对其进行分组和汇总：

好的，以下是一个简单的示例代码，用于生成随机数 DataFrame 并按类别进行分组和汇总：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成随机数 DataFrame
categories = ['食物', '交通', '住房', '娱乐', '医疗']
months = ['2021-01', '2021-02', '2021-03', '2021-04', '2021-05', '2021-06']
data = {'category': np.random.choice(categories, size=100),
        'month': np.random.choice(months, size=100),
        'amount': np.random.randint(1, 100, size=100)}

df = pd.DataFrame(data)

# 分组和汇总
grouped = df.groupby(['category', 'month']).sum()

print(grouped)

输出结果应该类似于这样：

                amount
category month        
交通       2021-01     567
         2021-02     144
         2021-03     534
         2021-04     178
         2021-05     284
         2021-06     185
住房       2021-01     349
         2021-02     460
         2021-03     197
         2021-04     539
         2021-05     542
         2021-06     398
医疗       2021-01     122
         2021-02     206
         2021-03     145
         2021-04     262
         2021-05     325
         2021-06     347
娱乐       2021-01     230
         2021-02     204
         2021-03     118
         2021-04     435
         2021-05     238
         2021-06     254
食物       2021-01     401
         2021-02     250
         2021-03     278
         2021-04     357
         2021-05     247
         2021-06     258

以上示例代码将数据按照类别和月份进行了分组，然后对每个组内的金额进行了求和。您可以根据自己的需求更改示例代码中的数据和列名。