CSV文件中第一列是各个地区的名称，第一行是各年份，表格数据是每个地区各年份的GDP数据，请编写程序，读取该文件数据，计算所查询城市2002年至2020年间的年最大GDP（保留2位小数）。

首先，你需要使用Python中的pandas库来读取CSV文件，并处理数据。以下是一个简单的示例程序，假设文件名为`data.csv`：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 确保数据集包含所需年份范围（2002年至2020年）
start_year = 2002
end_year = 2020
data = data[(data.index >= start_year) & (data.index <= end_year)]

# 选择特定城市的GDP数据，这里假设城市名是'CityName'
city_name = 'CityName'
city_data = data[data.columns[0]][data['Region Name'] == city_name]

# 计算年最大GDP并保留两位小数
max_gdp = city_data.max(numeric_only=True).round(2)

print(f"The maximum GDP for {city_name} between {start_year} and {end_year} is: ${max_gdp}")

在这个代码中，我们首先加载CSV文件到一个DataFrame中，然后筛选出指定年份的城市GDP数据。接着，我们找到该城市在这些年份中的最大值，并四舍五入到两位小数。

注意：这个例子假设了`Region Name`列对应地区名称，`Year`列对应年份，`GDP`列对应GDP数据，如果你的文件结构有所不同，需要相应地调整列名。