为了更有效地完成您的请求，我们将使用以下方法：

1. 我们将对每个操作步骤进行详细说明。
2. 我们将使用 Python 代码来执行这些步骤。
3. 我们将根据结果提供完整的输出。

操作步骤

1. 获取上海市历史天气数据：我们将从“中国天气网”获取上海市的历史天气数据。
2. 获取上海市实时天气数据：我们将从“中国天气网”获取上海市的实时天气数据。
3. 合并历史和实时天气数据：我们将历史和实时天气数据合并为一个数据框。
4. 可视化展示：我们将使用 Python 绘图库（如 matplotlib）来可视化展示历史和实时天气数据。

Python 代码

我们将导入所需的库，并定义获取天气数据的函数。

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

# 获取历史天气数据的函数
def get_historical_weather(city):
    # 此处是示例代码，实际中需要根据网站的具体 API 或网页结构来获取数据
    url = f"http://www.weather.com.cn/weather1d/101020100.shtml"  # 假设这是上海市历史天气数据的 URL
    data = pd.read_html(url)[0]  # 假设数据以表格形式存在
    data.columns = ["日期", "天气", "气温", "风力", "湿度", "气压"]
    data["日期"] = pd.to_datetime(data["日期"])
    return data

# 获取实时天气数据的函数
def get_realtime_weather(city):
    # 此处是示例代码，实际中需要根据网站的具体 API 或网页结构来获取数据
    url = f"http://www.weather.com.cn/weather1d/101020100.shtml"  # 假设这是上海市实时天气数据的 URL
    data = pd.read_html(url)[1]  # 假设数据以表格形式存在
    data.columns = ["时间", "天气", "气温", "风力", "湿度", "气压"]
    data["时间"] = pd.to_datetime(data["时间"])
    return data

# 获取上海市的历史和实时天气数据
historical_weather = get_historical_weather("上海")
realtime_weather = get_realtime_weather("上海")

# 合并历史和实时天气数据
weather_data = pd.concat([historical_weather, realtime_weather], ignore_index=True)

# 可视化展示
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(weather_data["日期"], weather_data["气温"], marker='o')
plt.title("上海市历史和实时气温变化")
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("气温 (°C)")
plt.xticks(rotation=45)
plt.grid()
plt.tight_layout()
plt.show()

输出

根据上述代码，我们将得到一个包含上海市历史和实时天气数据的可视化图表，展示了气温随日期的变化趋势。请注意，上述代码中的 URL 和数据结构是假设的，实际中需要根据具体的数据源进行调整。

下一步

如果您有具体的天气数据源或需要进一步的分析，请提供更多信息，我们将继续协助您完成。