python读取csv文件组成得到文件夹用作训练集和测试集，要求文件夹的标题作为训练集和测试集的标签，读取csv文件的内容为第二列数据，编写python代码

以下是一个示例代码，用于读取CSV文件并按照要求组成训练集和测试集文件夹：

import os
import csv
import shutil

# 读取CSV文件
def read_csv_file(file_path):
    data = []
    with open(file_path, 'r') as file:
        reader = csv.reader(file)
        for row in reader:
            data.append(row)
    return data

# 创建文件夹
def create_folder(folder_path):
    if not os.path.exists(folder_path):
        os.makedirs(folder_path)

# 将数据拆分为训练集和测试集
def split_data(data, train_ratio):
    num_samples = len(data) - 1  # 减去标题行
    num_train_samples = int(num_samples * train_ratio)
    
    train_data = data[1:num_train_samples+1]  # 训练集数据
    test_data = data[num_train_samples+1:]  # 测试集数据
    
    return train_data, test_data

# 将数据保存到文件夹
def save_data_to_folders(data, folder_path):
    for row in data:
        label = row[0]  # 标签，即文件夹的标题
        content = row[1]  # 数据内容
        
        label_folder = os.path.join(folder_path, label)
        create_folder(label_folder)
        
        file_name = f"{content[:10]}.txt"  # 使用部分内容作为文件名
        file_path = os.path.join(label_folder, file_name)
        
        with open(file_path, 'w') as file:
            file.write(content)

# 主函数
def main(csv_file, train_ratio):
    data = read_csv_file(csv_file)
    train_data, test_data = split_data(data, train_ratio)
    
    create_folder('train_set')
    create_folder('test_set')
    
    save_data_to_folders(train_data, 'train_set')
    save_data_to_folders(test_data, 'test_set')

# 设置参数
csv_file_path = 'data.csv'  # CSV文件路径
train_ratio = 0.8  # 训练集所占比例

# 调用主函数
main(csv_file_path, train_ratio)

请确保将 `data.csv` 替换为你的CSV文件路径，并根据需要调整训练集所占的比例。该代码会将训练集保存在名为 `train_set` 的文件夹中，将测试集保存在名为 `test_set` 的文件夹中。每个文件夹的标题将作为标签，文件内容将来自CSV文件的第二列数据。每个文件的文件名将使用内容的前10个字符。