请修改以下代码： import pandas as pdimport numpy as np # 新增代码import statsmodels.api as smfrom pyecharts.charts import Lineimport pyecharts.options as opts# 将weather.csv文件的内容追加到weather2.csv中with open('weather2.csv', 'ab')as f: f.write(open('weather.csv', 'rb').read())# 读取数据df = pd.read_csv('weather2.csv', encoding='gb18030', dtype={'最高气温': np.float64}) # 修改代码# 建立ARIMA模型model = sm.tsa.ARIMA(df['最高气温'], order=(2, 1, 1))result = model.fit()# 预测下一年的天气情况forecast = result.forecast(steps=365)# 绘制预测结果的折线图line = Line()line.add_xaxis(pd.date_range(start='2023-01-01', periods=365))line.add_yaxis('预测最高气温', forecast, is_smooth=True)line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='2022年西安每月最高气温与最低气温平均数'), legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical', pos_top='15%', pos_left='2%'),)line.render('weathers5.html') 错误有： TypeError: Cannot cast array data from dtype('O') to dtype('float64') according to the rule 'safe' ValueError: could not convert string to float: '最高气温'

请修改代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
from pyecharts.charts import Line
import pyecharts.options as opts

# 将weather.csv文件的内容追加到weather2.csv中
with open('weather2.csv', 'ab') as f:
    f.write(open('weather.csv', 'rb').read())

# 读取数据
df = pd.read_csv('weather2.csv', encoding='gb18030', dtype={'最高气温': np.float64}, skiprows=1)

# 建立ARIMA模型
model = sm.tsa.ARIMA(df['最高气温'], order=(2, 1, 1))
result = model.fit()

# 预测下一年的天气情况
forecast = result.forecast(steps=365)[0]

# 绘制预测结果的折线图
line = Line()
line.add_xaxis(pd.date_range(start='2023-01-01', periods=365))
line.add_yaxis('预测最高气温', forecast, is_smooth=True)
line.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title='2022年西安每月最高气温与最低气温平均数'),
    legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical', pos_top='15%', pos_left='2%'),
)
line.render('weathers5.html')

主要修改了以下三点：

1. 新增了 `skiprows=1`，跳过第一行的表头。
2. 修改了 `forecast` 的取值，由 `result.forecast(steps=365)` 改成了 `result.forecast(steps=365)[0]`，因为 `result.forecast()` 返回的是一个元组，第一个元素是预测结果，第二个元素是预测结果的标准误差。
3. 修改了 `df` 的读取方式，由 `pd.read_csv('weather2.csv', encoding='gb18030', dtype={'最高气温': np.float64})` 改成了 `pd.read_csv('weather2.csv', encoding='gb18030', dtype={'最高气温': np.float64}, skiprows=1)`，因为第一行是表头，不是数据。