gd_data = data[data['省'] == '广东省'] bj_data = data[data['省'] == '北京市'] # 提取日期中的年份 gd_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(gd_data['日期']).year bj_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(bj_data['日期']).year # 计算年平均气温 gd_mean_temp = gd_data.groupby('年份')['平均气温'].mean() bj_mean_temp = bj_data.groupby('年份')['平均气温'].mean() # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(15,9)) # 绘制柱状图 plt.bar(gd_mean_temp.index, gd_mean_temp.values, width=0.3, color='blue') plt.bar(bj_mean_temp.index+0.3, bj_mean_temp.values, width=0.3, color='red') # 添加图例、标题和轴标签 plt.legend(['广东省', '北京市'])每行代码的解释

这段代码是用Python语言编写的，主要功能是从一个数据集中提取出广东省和北京市的数据，并计算每个年份的平均气温值。具体的解释如下：

- `gd_data = data[data['省'] == '广东省']`：从数据集`data`中提取出省份为“广东省”的数据，并将其赋值给变量`gd_data`。
- `bj_data = data[data['省'] == '北京市']`：从数据集`data`中提取出省份为“北京市”的数据，并将其赋值给变量`bj_data`。
- `gd_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(gd_data['日期']).year`：将`gd_data`中的日期列提取出年份，并将其赋值给新的一列“年份”。
- `bj_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(bj_data['日期']).year`：将`bj_data`中的日期列提取出年份，并将其赋值给新的一列“年份”。
- `gd_mean_temp = gd_data.groupby('年份')['平均气温'].mean()`：将`gd_data`按照年份进行分组，并计算每个年份的平均气温值，结果赋值给变量`gd_mean_temp`。
- `bj_mean_temp = bj_data.groupby('年份')['平均气温'].mean()`：将`bj_data`按照年份进行分组，并计算每个年份的平均气温值，结果赋值给变量`bj_mean_temp`。
- `plt.figure(figsize=(15,9))`：设置绘图的大小。
- `plt.bar(gd_mean_temp.index, gd_mean_temp.values, width=0.3, color='blue')`：绘制广东省每个年份的平均气温柱状图，并设置柱状图的宽度为0.3，颜色为蓝色。
- `plt.bar(bj_mean_temp.index+0.3, bj_mean_temp.values, width=0.3, color='red')`：绘制北京市每个年份的平均气温柱状图，并设置柱状图的宽度为0.3，颜色为红色。
- `plt.legend(['广东省', '北京市'])`：添加图例，标注每个柱状图对应的省份。
- `plt.title('广东省与北京市年平均气温比较')`：添加图表标题。
- `plt.xlabel('年份')`：设置X轴标签。
- `plt.ylabel('气温（℃）')`：设置Y轴标签。