帮我写一个数据处理的代码 数据类型：txt 其中前11行为无用数据，第12行和第13行为表头，第18行开始为数据，帮我将其中第26到33列数据分为数据预测的训练集和测试集 并将这些数据画出折线图，其中训练集为蓝色，测试集为红色

首先，我们假设你的TXT文件是一个简单的文本文件，每行代表一行数据，使用逗号分隔各个字段。我们可以使用Python的`pandas`库来处理这种格式的数据。以下是一个步骤指南：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取txt文件，跳过前11行
data = pd.read_csv('your_file.txt', delimiter=',', header=None, skiprows=range(1, 12), names=list(range(1, 34)))  # 假设表头在第13行

# 划分数据集（这里假设从第18行开始有数据）
start_data_index = 17  # 跳过表头行后，从第18行开始
train_data = data.iloc[start_data_index:start_data_index + (len(data) - start_data_index) * 0.8]  # 取80%数据作为训练集
test_data = data.iloc[start_data_index + (len(data) - start_data_index) * 0.8:]

# 提取第26到33列作为特征列
columns_to_use = list(range(25, 34))  # 注意，这里是26到33，因为切片是从0开始计数的
train_features = train_data[columns_to_use]
test_features = test_data[columns_to_use]

# 将数值型数据转换为适合绘图的格式
train_labels = train_data.iloc[:, 0].values
test_labels = test_data.iloc[:, 0].values

# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(train_labels, color='blue', label='Training Data')
plt.plot(test_labels, color='red', label='Testing Data')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Data Visualization')
plt.legend()
plt.show()

在这个代码中，你需要替换 `'your_file.txt'` 为你实际的数据文件路径。如果数据不是从每一行的开头或结尾都是相同数量的空格，可能需要进行额外的预处理。另外，这个例子假设数据是以整数形式存储的，如果不是，请调整相应的代码。