def loadDataSet(filename):
data_get = []
fp = open(filename, 'r')
for line in fp:
curline = line.split(' ')
floatline = list(map(float,curline))
data_get.append(floatline)
return data_get
我想用这段代码来读取文件，我的文件名为”R15.csv",请问我该怎么用它来读取呢？
data_get = loadDataSet("R15.csv")
print(data_get)
在代码中，我们首先调用 loadDataSet 函数并传入文件名 “R15.csv”。该函数返回文件中读取的数据，并将其存储在变量 data_get 中。最后我们打印输出该变量的值，以检查是否成功读取文件。
请注意，在代码中使用的文件读取模式为 “r”，表示以只读模式打开文件。另外，代码假设文件中每行数据以空格分隔（即每行包含多个数值），并将每行数据转换为浮点数列表，最终将所有数据存储在一个二维列表中返回。如果实际文件数据格式不同，你可能需要对代码进行适当的修改。
针对该问题，应该使用Python的pandas模块中的read_csv()函数来读取 CSV 文件。具体代码如下：
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('R15.csv')
# 打印数据
print(data)
其中，read_csv() 函数用于读取 CSV 文件，接受一个参数表示要读取的文件名。读取的数据会存储在一个 pandas 的 DataFrame 对象中，可以使用 print() 函数来打印 DataFrame 中的数据。
如果在读取 CSV 文件时遇到字符编码问题，可以在 read_csv() 函数中指定字符编码。例如：
data = pd.read_csv('R15.csv', encoding='utf-8')
对于文件中包含的内容，无法从问题中得知。但是可以将读取到的数据打印到控制台，从中了解数据的内容。如果需要对数据进行进一步的处理，可以使用 DataFrame 对象提供的方法。例如，使用 head() 方法可以查看 DataFrame 中前几行的数据：
data.head()
这个方法会返回一个包含前几行数据的新的 DataFrame 对象。默认情况下，head() 方法返回数据的前 5 行。如果需要查看更多行的数据，则可以传递一个参数表示需要查看的行数。例如，传递 head(10) 表示查看前 10 行数据。