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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。

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