根据提示，在右侧编辑器补充代码，下载iris数据集，并将该数据集最后一列的值替换成3个不同的值替换成0，1，2，对于替换后的数据集，随机选择70%的样本作为训练集，保存到变量X_train、y_train中，剩下的30%作为测试集，保存到变量X_test、y_test中。

首先，我们需要导入必要的库，如pandas和sklearn的数据处理工具。假设你已经在Python环境中安装了这些库。这里是一个步骤示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

# 1. 加载iris数据集
iris = load_iris()
data = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
data['target'] = iris.target  # 添加最后一列为目标列

# 2. 替换最后一列的值
unique_values = [0, 1, 2]
data['target'] = data['target'].map({v: k for k, v in enumerate(unique_values)})

# 3. 划分训练集和测试集
X = data.drop('target', axis=1)  # 去除目标列
y = data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 保存数据
X_train.to_csv('X_train.csv', index=False)
y_train.to_csv('y_train.csv', index=False)
X_test.to_csv('X_test.csv', index=False)
y_test.to_csv('y_test.csv', index=False)

在这个例子中，我们先加载了iris数据集，然后添加了一个新的列`target`，并将原最后一列的值替换为0, 1, 2。接着，我们按照70%的比例划分了训练集和测试集，并分别保存到CSV文件中。