sitka_weather_2014.csv最高气温预测python

在Python中，为了从`sitka_weather_2014.csv`文件中预测最高气温，你需要遵循以下步骤：

1. **导入所需的库**[^1]:

   import pandas as pd
   import numpy as np

2. **加载数据**:

   data = pd.read_csv('sitka_weather_2014.csv')

3. **数据预处理**:
- 确保日期列是日期格式：

     data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

- 分割日期和气温数据：

     df_temp = data[['date', 'high']]

4. **选择训练集和测试集** (如果要做预测，通常会保留一部分数据作为测试集):

   train_size = int(len(df_temp) * 0.8)
   train_data, test_data = df_temp[:train_size], df_temp[train_size:]

5. **创建模型（假设使用线性回归或其他简单模型）**[^2]:

   from sklearn.linear_model import LinearRegression

   model = LinearRegression()
   X_train = train_data['date'].values.reshape(-1, 1)
   y_train = train_data['high']
   model.fit(X_train, y_train)

6. **进行预测**:

   X_test = test_data['date'].values.reshape(-1, 1)
   predicted_temps = model.predict(X_test)

请注意，这只是一个基本的框架，实际的预测可能需要更复杂的特征工程和模型调整。此外，对于天气数据，预测未来气温通常涉及到时间序列分析或机器学习模型，如ARIMA或LSTM。