请编写Python代码，对鸢尾花数据完成下列操作: 读取数据文件iris.csv，储存为数据框iris，并将数据框的列名称从左至右依次修改为“sepal_length""sepal_width""petal_length""petal_width""class”。(3分) 将数据框iris中"petal_length"”列的第0行至第9行设置为缺失值。(注意:在Python中，索引为0开始。)(3分) 将数据框iris中"petal_length”列的缺失值全部替换为1.0。(3分) 删除数据框iris中“class"列。(2分) 将数据框iris的前3行设置为缺失值。(2分) 删除数据框iris中存在缺失值的行。(2分) 重新设置数据框iris的行索引。(3分) 将数据框iris保存到当前工作路径下并命名为iris _new.csv。(2分)

# 导入需要的库
import pandas as pd

# 读取数据文件iris.csv，储存为数据框iris
iris = pd.read_csv('iris.csv')

# 将数据框的列名称从左至右依次修改为“sepal_length""sepal_width""petal_length""petal_width""class”
iris.columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']

# 将数据框iris中"petal_length"”列的第0行至第9行设置为缺失值
iris.loc[0:9, 'petal_length'] = pd.NA

# 将数据框iris中"petal_length”列的缺失值全部替换为1.0
iris['petal_length'] = iris['petal_length'].fillna(1.0)

# 删除数据框iris中“class"列
iris = iris.drop('class', axis=1)

# 将数据框iris的前3行设置为缺失值
iris.loc[0:2, :] = pd.NA

# 删除数据框iris中存在缺失值的行
iris = iris.dropna()

# 重新设置数据框iris的行索引
iris = iris.reset_index(drop=True)

# 将数据框iris保存到当前工作路径下并命名为iris _new.csv
iris.to_csv('iris_new.csv', index=False)