我想用python语言实现对一个18列，401行的csv表格进行逻辑回归模型

好的，你可以使用Python中的pandas和scikit-learn库来实现逻辑回归模型。

首先，你需要导入库和读取CSV文件：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('your_file_path.csv')

然后，你需要将数据拆分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将数据拆分为训练集和测试集
X = data.iloc[:, :-1] # 特征
y = data.iloc[:, -1] # 标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

接下来，你可以创建并训练逻辑回归模型：

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

最后，你可以使用测试集评估模型的性能：

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 使用测试集评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率: {:.2f}'.format(accuracy))

这里的准确率是模型在测试集上的表现。你可以尝试使用其他性能指标来评估模型的性能。