data.groupby(['year', 'month']).mean()

这是一个 Pandas DataFrame 对象调用的 groupby() 方法，用于按照 year 和 month 进行分组，然后计算每个分组的平均值。假设 data 是一个包含 year、month 和其他数值列的 DataFrame，调用该方法后会返回一个新的 DataFrame，其中每行由 year 和 month 组成，每列则是对应分组的数值列的平均值。

相关问题

df_monthly = data.groupby([data['date'].dt.year,month, height])['T_back'].mean().unstack()*10

我理解您的问题是关于一个数据处理的代码，df_monthly = data.groupby([data['date'].dt.year,month, height])['T_back'].mean().unstack()*10。这是一个使用pandas库进行数据处理的代码，它的作用是计算每年、每个月以及每个高度的平均背温度，并将结果展示在一个数据框中。最后，每个值都乘以10。如果您有任何其他问题，请告诉我。

报错KeyError Traceback (most recent call last) <ipython-input-42-2ec7357a8732> in <module> 7 data['Month'] = data['日期'].dt.month 8 #查询广州和北京7月份平均气温 ----> 9 Guangzhou_data = data.query('省 == "北京市" and 2000 <= Year <= 2019 and Month == 2').groupby(by='Year ').mean() 10 Beijing_data = data.query('省 == "广州省" and 2000 <= Year <= 2019 and Month == 2').groupby(by='Year ').mean() 11 # 设置图形大小

这个错误提示是 `KeyError`，意味着 Python 在某个地方找不到指定的键。根据你提供的代码，这个错误可能是由于数据表中没有叫做“省”的列，导致出现了这个错误。

你可以检查一下你的数据表中是否有叫做“省”的列。如果数据表中没有这个列，你需要修改代码中的查询条件，使用正确的列名。例如，如果你的数据表中的地区信息存储在叫做“地区”的列中，你可以将代码修改为：

Guangzhou_data = data.query('地区 == "广州" and 2000 <= Year <= 2019 and Month == 2').groupby(by='Year').mean()
Beijing_data = data.query('地区 == "北京" and 2000 <= Year <= 2019 and Month == 2').groupby(by='Year').mean()

这里假设你的数据表中有一列叫做“地区”，记录了每个数据点所属的地区信息。我们将查询条件中的“省”改为“地区”，以正确地引用数据表中的列。