用sklearn的支持向量机scv对dataframe数据进行模型拟合与预测，要按行作为每一类别的数据进行预测，如果直接使用dataframe类型数据的话会报错，需要对该数据进行处理再使用scv进行训练，请你写出完整的python代码

好的，以下是对dataframe数据进行处理后使用scv进行训练和预测的完整Python代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将每行数据转化为单独的类别
X = df.values.reshape(-1, 1)
y = range(len(df))

# 将数据划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVC模型并进行训练
model = SVC(kernel='linear')
model.fit(X_train, y_train)

# 使用训练好的模型进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出预测结果
print(y_pred)

在这个代码中，我们首先读取了一个名为"data.csv"的数据文件，并将每行数据转化为单独的类别。然后我们将数据划分为训练集和测试集，并使用SVC模型进行训练。最后，我们使用训练好的模型进行预测，并输出预测结果。