编写代码实现： 已知西安2022年全年的数据存储在“weather.csv”文件中，给出一部分展示 日期,最高气温,最低气温,天气 2022-01-01,11,-4,晴 2022-01-02,-6,-20,晴 2022-01-03,8,0,多云 2022-01-04,-7,-22,晴 2022-01-05,-2,-20,霾 2022-01-06,-7,-20,晴 …… 如何根据已有数据预测2023年西安的天气情况，并用2023年每月最高气温与最低气温的折线图来展示

以下是 Python 代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime, timedelta

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('weather.csv')

# 将日期转换为 datetime 类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format='%Y-%m-%d')

# 拆分日期为年、月、日三列
df['年'] = df['日期'].dt.year
df['月'] = df['日期'].dt.month
df['日'] = df['日期'].dt.day

# 按月份分组，计算每个月的平均最高气温与平均最低气温
grouped = df.groupby(['月'])['最高气温', '最低气温'].mean()

# 预测 2023 年的天气情况
result = []
for i in range(1, 13):
    # 获取当前月份在历史数据中的平均最高气温与平均最低气温
    avg_high = grouped.loc[i]['最高气温']
    avg_low = grouped.loc[i]['最低气温']
    # 计算预测的最高气温与最低气温
    next_year_high = round(avg_high + 1, 1)
    next_year_low = round(avg_low + 1, 1)
    # 构造新的日期
    next_year_date = datetime(2023, i, 1)
    # 将预测结果添加到列表中
    result.append({'日期': next_year_date, '最高气温': next_year_high, '最低气温': next_year_low})

# 将预测结果转换为 DataFrame
result_df = pd.DataFrame(result)

# 绘制每月最高气温与最低气温的折线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df['日期'], df['最高气温'], label='最高气温')
ax.plot(df['日期'], df['最低气温'], label='最低气温')
ax.plot(result_df['日期'], result_df['最高气温'], 'r--', label='2023年预测最高气温')
ax.plot(result_df['日期'], result_df['最低气温'], 'r--', label='2023年预测最低气温')
ax.legend()
ax.set_xlabel('日期')
ax.set_ylabel('气温')
ax.set_title('2022年和2023年西安每月最高气温与最低气温')
plt.show()

代码中首先读取了数据文件，并将日期转换为 datetime 类型。然后按月份分组，计算每个月的平均最高气温与平均最低气温，用于预测 2023 年的天气情况。接着使用循环预测每个月的最高气温与最低气温，并将预测结果存储在列表中。最后将预测结果转换为 DataFrame，并绘制每月最高气温与最低气温的折线图，其中预测结果使用红色虚线标出。