python数据呈现：绘制1995-2019年广州和北京月份的2月均气温变化线形图，文件中有日期列和平均气温列，没有年和月列，横坐标为年份，纵坐标为温度

以下是 Python 代码，可以帮助你绘制1995-2019年广州和北京月份的2月均气温变化线形图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('your_data_file.csv')

# 将日期列转换为 datetime 格式
data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'], format='%Y-%m-%d')

# 提取出年和月信息
data['年'] = data['日期'].dt.year
data['月'] = data['日期'].dt.month

# 查询广州和北京2月份的数据
Guangzhou_data = data.query('省 == "广州省" and 月 == 2')
Beijing_data = data.query('省 == "北京市" and 月 == 2')

# 按年和月分组计算平均气温
Guangzhou_mean = Guangzhou_data.groupby(['年'])['平均气温'].mean().values
Beijing_mean = Beijing_data.groupby(['年'])['平均气温'].mean().values

# 绘制折线图
plt.plot(range(1995, 2020), Guangzhou_mean, label='广州省')
plt.plot(range(1995, 2020), Beijing_mean, label='北京市')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Average Temperature (°C)')
plt.title('Monthly Average Temperature in February')
plt.legend()
plt.show()

在这个代码中，我们首先读取了数据文件，然后将日期列转换为 datetime 格式，并提取出年和月信息。然后我们使用 Pandas 的 `query()` 函数筛选出广州和北京的2月份数据，并按年份分组计算平均气温。最后，我们使用 Matplotlib 绘制了折线图，横坐标为年份，纵坐标为平均气温。