小林收集了各地區(qū)的油價(jià)存于文件“數(shù)據(jù).xls”中（如圖1所示），他對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下操作：
Ⅰ.將文件“數(shù)據(jù).xls”中的數(shù)據(jù)讀入對(duì)象df中；將數(shù)據(jù)中的“八.八”修改為8.8；
Ⅱ.刪除對(duì)象“df”中的“優(yōu)惠”列，并將對(duì)象“df”進(jìn)行更新；
Ⅲ.添加“平均油價(jià)”列，再進(jìn)行相關(guān)計(jì)算；將對(duì)象“df”中數(shù)據(jù)按地區(qū)降序排序；
Ⅳ.篩選出對(duì)象“df”中數(shù)據(jù)“0 號(hào)柴油”不大于 8.4 元的數(shù)據(jù)行，保存到對(duì)象“d5”中；
Ⅴ.統(tǒng)計(jì)對(duì)象“d5”中的各個(gè)地域的地區(qū)個(gè)數(shù)，并繪制圖表，如圖2所示。
請(qǐng)?jiān)趧澗€①②③④處填入合適的代碼。

import pandas as pd
import matplotlib.jye.ai as plt
plt.rc（'font'，**{'family'：'SimHei'}）
df=pd.read_excel（'數(shù)據(jù).xls'）
df.①

at[19，'92 號(hào)汽油']

at[19，'92 號(hào)汽油']

=8.8
df=df.②

drop（'優(yōu)惠'，axis=1）或 drop（columns='優(yōu)惠'）

drop（'優(yōu)惠'，axis=1）或 drop（columns='優(yōu)惠'）

df['平均油價(jià)']=（df['92 號(hào)汽油']+df['95 號(hào)汽油']+df['0 號(hào)柴油']）/3
df=df.sort_values（'地區(qū)'，ascending=False）
d5=③

df[df['0 號(hào)柴油']＜=8.4]

df[df['0 號(hào)柴油']＜=8.4]

g=d5.④

groupby（'地域'）

groupby（'地域'）

['地區(qū)'].count（　?。?br />plt.jye.ai（g.jye.ai,g.jye.ai）
plt.jye.ai（“地域分布圖“）
plt.jye.ai（　　）