使用`df.loc`和`str`方法清理美国和加拿大的压缩代码

可以按照以下步骤进行：

1. 首先，确保你已经导入了所需的库，如pandas。
2. 假设你有一个名为df的数据框，其中包含了压缩代码的列。你可以使用df.loc方法选择需要清理的行。
3. 假设你有一个名为df的数据框，其中包含了压缩代码的列。你可以使用df.loc方法选择需要清理的行。
4. 这将选择Country列中值为"USA"或"Canada"的行。
5. 接下来，使用str方法来清理压缩代码。假设压缩代码的列名为ZipCode。
6. 接下来，使用str方法来清理压缩代码。假设压缩代码的列名为ZipCode。
7. 这将使用正则表达式将ZipCode列中的非数字字符替换为空字符串。
8. 清理后的压缩代码将只包含数字字符。你可以进一步处理这些数据，例如将其转换为整数类型。
9. 清理后的压缩代码将只包含数字字符。你可以进一步处理这些数据，例如将其转换为整数类型。
10. 这将将ZipCode列的数据类型转换为整数。

以上是使用df.loc和str方法清理美国和加拿大的压缩代码的步骤。这种方法适用于清理包含压缩代码的数据框，并且只选择美国和加拿大的行进行清理。

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