没有年份这一列名，只有时间

如果您的数据集中没有明确的“年份”列，而是仅包含时间戳或日期信息，那么处理起来会稍微复杂一些。通常情况下，您需要首先解析这些时间数据，将其转换为能与年份关联的形式。以下是可能的步骤：

1. **数据加载**：依旧使用pandas，读取Excel文件并加载数据，假设时间字段名为`datetime_column`。

import pandas as pd
df = pd.read_excel(r'C:\Users\86157\Desktop\年度数据 (1).xls', parse_dates=['datetime_column'])

2. **时间转换**：将时间戳转换为年份。对于连续的时间序列数据，您可以使用`pd.Grouper`来按照时间间隔（如年份）分组。

df['年份'] = df['datetime_column'].dt.year

3. **数据处理**：按照新添加的年份列进行处理，计算各作物的平均面积等。

grouped_data = df.groupby('年份').sum()

4. **图表制作**：基于新的年份列创建所需的图表，如饼图、条形图、柱状图和折线图。

由于没有具体的年份作为轴标签，折线图可能会稍微有所不同，可以考虑使用时间序列数据作为X轴，显示果园面积随时间的趋势。