以下是一个使用AWS Lambda和Python的示例代码，用于根据文件名导入CSV文件：

import boto3
import csv

def lambda_handler(event, context):
    # 获取S3对象
    s3 = boto3.client('s3')
    
    # 获取文件名
    file_name = event['Records'][0]['s3']['object']['key']
    
    # 从S3下载文件
    response = s3.get_object(Bucket='your_bucket_name', Key=file_name)
    file_content = response['Body'].read().decode('utf-8')
    
    # 解析CSV文件
    csv_content = csv.reader(file_content.splitlines(), delimiter=',')
    for row in csv_content:
        # 处理每一行数据
        print(row)
    
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': 'CSV文件导入成功'
    }

在上述代码中，我们首先导入所需的模块，包括boto3用于与AWS服务进行交互，以及csv用于解析CSV文件。

在lambda_handler函数中，我们首先创建一个S3客户端对象，并从事件中提取出S3对象的文件名。然后，我们使用get_object方法从S3中获取文件内容，并将其解码为UTF-8格式的字符串。

接下来，我们使用csv.reader函数将文件内容解析为CSV格式，并使用一个循环逐行处理CSV数据。在这个示例中，我们简单地打印每一行数据，但你可以根据自己的需求进行处理。

最后，我们返回一个包含状态码和消息的字典，表示CSV文件导入成功。

请注意，你需要将代码中的your_bucket_name替换为你实际使用的S3存储桶名称。此外，你还需要配置AWS Lambda函数的触发器，以确保它在有新的CSV文件上传时被调用。