计算出每个月的平均温度数据表 【groupby(['year', 'month'])】

计算每月平均温度的数据表通常涉及到对时间序列数据集进行分组处理，以便按年份和月份汇总每个时间段内的平均气温。这个过程在数据分析中非常常见，特别是在气象学或金融领域中分析季节性和趋势。

在Python的pandas库中，你可以这样做：

import pandas as pd

# 假设df是一个包含日期和温度的DataFrame
data = {'date': pd.date_range(start='2020-01-01', end='2021-12-31', freq='M'), 'temperature': [random_data_for_each_month]} # replace with your actual temperature data
df_temperature = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby方法按照年份和月份计算平均温度
monthly_avg_temp = df_temperature.groupby(['year', 'month']).mean()['temperature']

# 结果monthly_avg_temp将是一个MultiIndex DataFrame，每行代表一年中每个月的平均温度

其中`random_data_for_each_month`需要替换为实际的月度温度数据。`freq='M'`表示按月份频率生成日期范围。