将csv文件划分训练集和测试集且不进行打乱

如果要将一个csv文件划分为训练集和测试集，且不进行打乱，可以采取以下步骤：

1. 读取csv文件，并将其转换为pandas数据帧。

import pandas as pd

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

2. 根据需要的训练集和测试集大小，计算出分割点的位置。

train_size = 0.8  # 训练集占比
split_index = int(len(df) * train_size)  # 分割点的位置

3. 根据分割点，将数据集划分为训练集和测试集。

train_df = df[:split_index]  # 训练集
test_df = df[split_index:]  # 测试集

以上代码会将数据集的前80%作为训练集，后20%作为测试集。如果需要调整训练集和测试集的占比，只需要修改train_size的值即可。