给定训练集train.csv，要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量 。要求输出预测第十个小时的PM2.5含量。利用python写出完整代码。数据集：包含240天的气象观测资料（取每个月前20天的数据做训练集，每月后10天数据用于测试；每天的监测时间点为0时，1时......到23时，共24个时间节点；每天的检测指标包括CO、NO、PM2.5、PM10等气体浓度，是否降雨、刮风等气象信息，共计18项；

以下是一个简单的代码示例，对给定的训练集train.csv进行数据预处理和建模，并使用测试集进行评估：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取训练集
train_data = pd.read_csv('train.csv')

# 数据预处理
train_data = train_data.drop(columns=['No', 'year', 'month', 'day', 'hour'])
train_data = train_data.fillna(method='ffill') # 使用前一小时的值填充缺失值

# 分割特征和目标
X_train = train_data.iloc[:, :-1]
y_train = train_data.iloc[:, -1]

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 读取测试集
test_data = pd.read_csv('test.csv')

# 数据预处理
test_data = test_data.drop(columns=['No', 'year', 'month', 'day', 'hour'])
test_data = test_data.fillna(method='ffill')

# 分割特征和目标
X_test = test_data.iloc[:, :-1]
y_test = test_data.iloc[:, -1]

# 进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出预测结果
print('预测第十个小时的PM2.5含量: ', y_pred[-1])

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('均方误差: ', mse)

需要注意的是，这只是一个简单的线性回归模型，实际上可能需要进行更多的特征工程和模型调整才能得到更好的预测结果。