在Python中，你可以使用pandas庫來提取對應年月日的數據。
首先，你需要導入pandas庫：
import pandas as pd
然后，你可以使用read_csv()函數讀取包含數據的CSV文件，或者使用read_excel()函數讀取Excel文件。
接下來，將日期列轉換為日期時間格式，以便能夠使用日期時間功能。假設日期列的名稱為date，你可以使用以下方法將其轉換為日期時間格式：
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
然后，你可以使用dt.year、dt.month和dt.day屬性從日期時間列中提取年、月和日。例如，要提取年為2019年的數據，你可以使用以下代碼：
df_2019 = df[df['date'].dt.year == 2019]
要提取月份為5月的數據，你可以使用以下代碼：
df_may = df[df['date'].dt.month == 5]
而要提取日為15日的數據，你可以使用以下代碼：
df_15th = df[df['date'].dt.day == 15]
你還可以將多個條件組合在一起來提取特定年、月、日的數據。例如，要提取2019年5月15日的數據，你可以使用以下代碼：
df_2019_5_15 = df[(df['date'].dt.year == 2019) & (df['date'].dt.month == 5) & (df['date'].dt.day == 15)]
以上是提取對應年月日的數據的一種方法。根據你的數據結構和需求，可能需要進行一些調整。
