只有日期列怎么比较1995-2019年广州和北京2月份的月均气温变化

如果你的数据表中只有日期列（比如只有一列“日期”或“时间”），那么你需要先将日期列拆分成年份和月份两列，然后再进行数据比较和分析。你可以使用 Pandas 的 `pd.to_datetime()` 函数将日期列转换成日期时间格式，然后使用 `.dt.year` 和 `.dt.month` 属性分别提取年份和月份。例如：

import pandas as pd

# 读取数据表并将日期列转换成日期时间格式
data = pd.read_csv('your_data_file.csv', parse_dates=['日期'])

# 将日期列拆分成年份和月份两列
data['年份'] = data['日期'].dt.year
data['月份'] = data['日期'].dt.month

# 按照条件筛选数据并计算月均气温
Guangzhou_data = data.query('城市 == "广州" and 1995 <= 年份 <= 2019 and 月份 == 2').groupby(by='年份').mean()
Beijing_data = data.query('城市 == "北京" and 1995 <= 年份 <= 2019 and 月份 == 2').groupby(by='年份').mean()

在上面的代码中，假设你的数据表中有一列叫做“日期”，记录了每个数据点的日期。我们首先使用 `pd.to_datetime()` 函数将这个列转换成日期时间格式，然后使用 `.dt.year` 和 `.dt.month` 属性分别提取年份和月份，并将它们添加到数据表中。接下来，我们使用 `query()` 方法按照条件筛选出广州和北京在 1995-2019 年间 2 月份的数据行，然后使用 `groupby()` 方法按照年份进行分组，并使用 `mean()` 方法计算出每个年份的月均气温。最后，我们分别得到了广州和北京的月均气温数据，可以进行比较和分析。