pythin写出：根据“sheet1”表按时间（data）和地级市（county）将wind_speed和wind_direction的均值的透视分析结果以交叉表的形式呈现，并根据“ID”字段，将“sheet1”和“sheet2”进行连接，并将新生成的表保存在3-3.xls文件中

以下是一个Python脚本的示例，该脚本将使用pandas库进行数据处理并保存结果到Excel文件。请注意，您需要先安装pandas库，可以使用pip命令进行安装：

pip install pandas

以下是Python脚本的示例：

import pandas as pd

# 读取数据
df1 = pd.read_excel('sheet1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('sheet2.xlsx')

# 连接两个数据集，根据ID字段
combined_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')

# 根据时间（data）和地级市（county）筛选数据
filtered_df = combined_df[combined_df['data'].notna() & combined_df['county'].notna()]

# 计算wind_speed和wind_direction的均值
mean_wind_speed = filtered_df['wind_speed'].mean()
mean_wind_direction = filtered_df['wind_direction'].mean()

# 透视分析结果以交叉表的形式呈现
pivot_table = filtered_df.pivot(index=['data', 'county'], columns='time')
pivot_table['mean'] = [mean_wind_speed, mean_wind_direction]  # 这里假设wind_speed和wind_direction是一维数据，如果是多维数据需要适当调整

# 将透视结果保存到新的Excel文件中
pivot_table.to_excel('3-3.xls', index=False)

这段代码首先从两个Excel文件中读取数据，并使用pandas的`merge`函数将两个数据集连接起来。然后，它根据时间（data）和地级市（county）筛选数据，并计算wind_speed和wind_direction的均值。最后，它使用`pivot`函数创建一个交叉表，并将结果保存到新的Excel文件中。

请注意，这段代码假设您的数据集中的'data'字段是时间，'county'字段是地级市，'ID'字段用于连接两个数据集，'wind_speed'和'wind_direction'字段分别表示风速和风向。如果您的数据集结构不同，请相应地调整代码。