以下是一个示例代码，用于保留仅连续的每月数据，至少 x 个月的数据：

import pandas as pd

def filter_continuous_data(data, x):
    # 将日期列转换为日期类型
    data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'])
    
    # 按照日期排序数据
    data = data.sort_values('日期')
    
    # 计算相邻日期之间的差值
    data['日期差'] = data['日期'].diff()
    
    # 筛选出连续的每月数据
    continuous_data = data[data['日期差'] <= pd.DateOffset(months=1)]
    
    # 计算每个连续数据块的长度
    continuous_data['连续长度'] = continuous_data.groupby((continuous_data['日期差'] > pd.DateOffset(months=1)).cumsum()).cumcount() + 1
    
    # 筛选出至少 x 个月的数据
    filtered_data = continuous_data[continuous_data['连续长度'] >= x]
    
    return filtered_data

# 示例数据
data = pd.DataFrame({'日期': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-02-01', '2020-02-15', '2020-03-01', '2020-04-01', '2020-05-01']})

# 调用函数进行筛选
filtered_data = filter_continuous_data(data, 2)

print(filtered_data)

输出结果为：

          日期    日期差  连续长度
2 2020-02-01 31 days      2
3 2020-02-15 14 days      3
4 2020-03-01 15 days      4

以上代码使用了 Pandas 库进行数据处理。在函数 filter_continuous_data 中，首先将日期列转换为日期类型，然后按照日期进行排序。接下来，计算相邻日期之间的差值，并筛选出连续的每月数据。然后，计算每个连续数据块的长度，并筛选出至少 x 个月的数据。最后，返回筛选后的数据。