假设给出了一个CEPS 数据库数据，用Python完成下列问题： （1）读取学生问卷数据， 'data2013\cepsw1studentEN.dta'，提取其中的'ids'（学生 id）, 'clsids' （学生所在班级 id）, 'tr_chn', 'tr_mat','tr_eng','a01','a03', 'a06','c18','b01','a15','b06', 'b07', 'b09', 'c12'等列，完成相关数据清洗工作： ①删除含有缺失值的行（any）。 ②'tr_chn', 'tr_mat','tr_eng'分别表示被调查学生的语文、数学和英语成绩，请添加一个新列计 算三门课程的总分， 记为 Y_score。 ③请结合’七年级学生问卷 2013.pdf’ 、’七年级学生问卷 2013En.pdf’ ， 请选择适当的归纳方 式，将'a01','a03','a06','c18', 'b01', 'a15', 'b06','b07','b09', 'c12'等列归纳到 0/1 虚拟变量，【例如 'a03'中， 'The Han nationality'记为 1，其他所有答案记为 0；'b06'表示妈妈的受教育水平，将 'Senior high school degree', 'Junior college degree', 'Bachelor degree', 'Master degree or higher'记 为 1，其余答案记为 0】，并注意这些列的名称需设定为有一定含义的中文或英文。 ④展示清洗完成的表格， 删除多余的列， 最终结果包含【'ids','clsids', ‘Y_score’, 和'a01','a03', 'a06', 'c18', 'b01', 'a15', 'b06', 'b07', 'b09', 'c12'调整后的结果】共计 13 列。

好的，我会按照您的要求回答这个问题。首先，需要使用 Pandas 库来读取和处理数据，以下是完整的代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_stata('data2013/cepsw1studentEN.dta')

# 提取需要的列
cols = ['ids', 'clsids', 'tr_chn', 'tr_mat', 'tr_eng', 'a01', 'a03', 'a06', 'c18', 'b01', 'a15', 'b06', 'b07', 'b09', 'c12']
data = data[cols]

# 删除缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 计算总分
data['Y_score'] = data[['tr_chn', 'tr_mat', 'tr_eng']].sum(axis=1)

# 归纳虚拟变量
data['Gender'] = data['a01'].apply(lambda x: 1 if x == 'Male' else 0)
data['Nationality'] = data['a03'].apply(lambda x: 1 if x == 'The Han nationality' else 0)
data['Only Child'] = data['a06'].apply(lambda x: 1 if x == 'Yes' else 0)
data['Father Education'] = data['c18'].apply(lambda x: 1 if x == 'Master degree or higher' else (2 if x == 'Bachelor degree' else (3 if x == 'Junior college degree' else 4)))
data['Mother Education'] = data['b01'].apply(lambda x: 1 if x == 'Master degree or higher' else (2 if x == 'Bachelor degree' else (3 if x == 'Junior college degree' else 4)))
data['Family Income'] = data['a15'].apply(lambda x: 1 if x == 'Above 20000' else (2 if x == '15001-20000' else (3 if x == '10001-15000' else (4 if x == '5001-10000' else 5))))
data['Mother Job'] = data['b06'].apply(lambda x: 1 if x == 'Professional and technical personnel' else (2 if x == 'Civil servants' else (3 if x == 'Workers' else (4 if x == 'Farmers' else (5 if x == 'Unemployed' else 6))))))
data['Father Job'] = data['b07'].apply(lambda x: 1 if x == 'Professional and technical personnel' else (2 if x == 'Civil servants' else (3 if x == 'Workers' else (4 if x == 'Farmers' else (5 if x == 'Unemployed' else 6))))))
data['Before School'] = data['b09'].apply(lambda x: 1 if x == 'Yes' else 0)
data['Health Status'] = data['c12'].apply(lambda x: 1 if x == 'Good' else 0)

# 删除多余的列
drop_cols = ['tr_chn', 'tr_mat', 'tr_eng', 'a01', 'a03', 'a06', 'c18', 'b01', 'a15', 'b06', 'b07', 'b09', 'c12']
data.drop(drop_cols, axis=1, inplace=True)

# 展示结果
print(data)

这段代码首先读取了数据，然后提取了需要的列。接着，使用 `dropna()` 方法删除含有缺失值的行。然后，计算了三门课程的总分，并添加了一个名为 `Y_score` 的新列。最后，将一些列归纳为虚拟变量，并将所有结果展示出来。