python 读取csv文件 将数据划分为测试集和数据集

可以使用Python中的pandas库来读取csv文件并进行数据划分。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

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

# 将数据划分为训练集和测试集，其中test_size表示测试集所占的比例
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2)

# 输出训练集和测试集的大小
print('训练集大小：', len(train_data))
print('测试集大小：', len(test_data))

在上面的代码中，我们首先使用pandas库中的read_csv()函数读取csv文件，并将其存储在一个名为data的变量中。

然后，我们使用sklearn库中的train_test_split()函数将数据划分为训练集和测试集。其中test_size参数指定了测试集所占的比例。在这个例子中，我们将测试集设置为总数据集的20%。

最后，我们输出了训练集和测试集的大小。