导入数据集，使用`pandas`库的`read_csv`方法读取CSV格式的数据，并将数据集划分为训练集和测试集。

好的，我知道了。以下是代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 使用read_csv方法读取CSV格式的数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分训练集和测试集，test_size表示测试集占总数据集的比例
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

这里我假设数据文件名为`data.csv`，并且使用了`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，其中`test_size`参数表示测试集占总数据集的比例，`random_state`参数是为了保证每次划分的结果都一样。在这个例子中，训练集占80%，测试集占20%。