给出以下数据表，将“性别”列改为数值列，其中1表示“男”性，0表示“女”性，并将数据分为训练集和测试集（70/30分割）。
一个包含1000行和4列（姓名、年龄、性别、得分）的数据表。其中性别列为字符串。
可以使用`pandas`库的`replace`函数将“性别”列转换为数值列，使用`train_test_split`函数对数据集进行70/30的分割，代码示例如下：

```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将“性别”列转换为数值列
df['性别'] = df['性别'].replace({'男': 1, '女': 0})

# 70/30分割数据集
train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.3, random_state=42)
```

其中`train_df`和`test_df`分别为训练集和测试集。