绘制线性图：绘制2000年到2019年广州的年平均气温，文件中没有年列，有日期列和平均气温列，广州位于省列中

好的，您可以使用`pandas`库读取包含日期和平均气温数据的文件，然后将日期列转换为年份列，并按年份计算每年的平均气温。最后，使用`matplotlib`库绘制线性图，以下是示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('temperature.csv', parse_dates=['日期'])

# 将日期列转换为年份列
data['年份'] = pd.DatetimeIndex(data['日期']).year

# 计算每年的平均气温
yearly_temp = data.groupby('年份')['平均气温'].mean()

# 绘制线性图
plt.plot(yearly_temp.index, yearly_temp.values)
plt.title('2000年到2019年广州年平均气温')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('平均气温')
plt.show()

在代码中，我们使用`pd.read_csv`函数读取包含日期和平均气温数据的文件，并使用`parse_dates`参数将日期列转换为日期类型。然后，使用`pd.DatetimeIndex`函数将日期列转换为年份列，并将其赋值给新列`年份`。接着，使用`groupby`函数按年份分组，并计算每年的平均气温。最后，使用`plt.plot`函数绘制线性图，并设置图表标题、横轴标签和纵轴标签。