用Python写一段代码，画一张箱线图和折线图组成的复合图，数据是1979-2023年的年降水数据，是时间序列，折线图表示每年降水量的的平均值，箱线图表示年降水量的上下四分位数和中位数

你可以使用Python的matplotlib库来创建这样的复合图表。首先，你需要安装`pandas`和`matplotlib`，如果还没有安装，可以使用下面的命令：

pip install pandas matplotlib

接下来，假设你有一个CSV文件名为`precipitation_data.csv`，其中包含"year"和"annual_precipitation"列，你可以按照以下步骤编写代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('precipitation_data.csv')

# 确保"year"是索引列
data.set_index('year', inplace=True)

# 计算平均值、上四分位数(Q3)、下四分位数(Q1)以及中位数(Median)
stats = data['annual_precipitation'].describe([0.25, 0.5, 0.75])

# 折线图：平均值
mean_line = stats['mean']
plt.plot(data.index, mean_line, label='Average precipitation', marker='o', linestyle='-')

# 箱线图：Q1、Q3、Median
q1 = stats['25%']
q3 = stats['75%']
iqr = q3 - q1
whiskers = [q1 - 1.5 * iqr, q3 + 1.5 * iqr]
boxes = [q1, q3]
plt.boxplot(data['annual_precipitation'], positions=data.index, widths=0.8, labels=['Yearly Precipitation'], showmeans=True, showfliers=False)

# 添加标题和标签
plt.title('Annual Precipitation from 1979 to 2023')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Precipitation (inches)')
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

在这个代码中，我们首先导入必要的库，然后加载数据并设置年份作为索引。接着计算统计信息，并分别绘制折线图和箱线图。最后，我们添加标题、标签和图例，显示最终的复合图表。