3.编程填空题 在代码所在目录下，给定数据集为逗号分隔的csv文件，其中训练集文件路径为'./train_data.csv'，训练标签文件路径为'./train_label.csv’(类标签列名称为'

在Python中，可以使用pandas库处理CSV文件并完成编程填空题所需的数据预处理。首先，你需要导入必要的库：

import pandas as pd

接下来，读取训练数据集和标签文件，并指定类标签列的名称（例如，如果你的标签列名为'label'）：

# 加载训练数据
train_data = pd.read_csv('./train_data.csv', delimiter=',')
# 加载训练标签，假设标签列名为'label'
train_labels = pd.read_csv('./train_label.csv', delimiter=',')

# 确保标签数据与主数据的行数匹配
assert train_data.shape[0] == train_labels.shape[0], "Train data and label file have different number of rows."

然后，你可以选择将两个DataFrame合并，通常基于共享的唯一标识符，如ID：

# 合并数据
data_with_labels = pd.merge(train_data, train_labels, on='your_common_column') # 替换 'your_common_column' 为实际的列名