请用数据分析的方式，使用Python代码分析2023年1月1日至2023年12月31日的空气质量数据，重点关注PM2.5和PM10的变化趋势。要求：代码输出结果应当以柱状图展示，并且包含图例、标题和x轴、y轴标签。

```python
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```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设数据已经存储在名为air_quality_data.csv的文件中
# 数据包含日期、PM2.5和PM10列
data = pd.read_csv('air_quality_data.csv')

# 将日期列转换为日期时间格式
data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'])

# 按月聚合数据，计算每月的平均值
monthly_data = data.resample('M', on='日期').mean()

# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(monthly_data.index, monthly_data['PM2.5'], width=10, label='PM2.5')
plt.bar(monthly_data.index, monthly_data['PM10'], width=10, label='PM10', alpha=0.6)

# 设置图例、标题和轴标签
plt.legend()
plt.title('2023年每月空气质量变化趋势')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('浓度 (μg/m³)')

# 显示图形
plt.show()
```
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