给你一个train.csv文件，通过python将它按2：8划分，分别存入val.csv和train_train.csv文件

当然，我可以帮你完成这个任务。你可以通过以下代码来实现：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取原始数据文件
df = pd.read_csv("train.csv")

# 划分数据集
train_data, val_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)

# 将划分后的数据保存为新的文件
train_data.to_csv("train_train.csv", index=False)
val_data.to_csv("val.csv", index=False)

请确保将 "train.csv" 替换为你的文件路径和文件名。这段代码将使用 pandas 库的 `read_csv` 函数读取原始数据文件，并使用 sklearn 库的 `train_test_split` 函数将数据划分为训练集和验证集。最后，它会使用 pandas 库的 `to_csv` 函数将划分后的数据保存为新的文件。

请记住，在运行代码之前，确保你已经安装了 pandas 和 sklearn 库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas scikit-learn

希望这可以帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。