根据表 3.1 完成以下任务 ①使用表中数据创建字典。 ②使用上述字典创建 DataFrame 对象。 ③把数据写入 CSV 文件。

由于您没有提供表3.1的具体内容，我将以一个通用的方式来演示如何完成这个任务。假设表3.1是一个简单的二维列表，每一行表示一条记录，每列是键值对：

# 假设表3.1数据类似这样:
table_3_1 = [
    ['ID', 'Name', 'Age'],
    ['001', 'Alice', 25],
    ['002', 'Bob', 30],
    ['003', 'Charlie', 35]
]

# ① 将表数据转换为字典列表
data_dicts = []
for i in range(1, len(table_3_1)):
    data_dicts.append(dict(zip(table_3_1[0], table_3_1[i])))

print(data_dicts)

这将得到：

[{'ID': '001', 'Name': 'Alice', 'Age': 25}, {'ID': '002', 'Name': 'Bob', 'Age': 30}, {'ID': '003', 'Name': 'Charlie', 'Age': 35}]

② 使用这些字典创建 `DataFrame` 对象：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data_dicts)

现在我们有了一个 `DataFrame`：

   ID     Name  Age
0  001    Alice   25
1  002      Bob   30
2  003  Charlie   35

③ 把数据写入CSV文件：

df.to_csv('table_3_1.csv', index=False)

这将会在当前工作目录下生成一个名为 `table_3_1.csv` 的文件，其中包含了DataFrame的内容。

请注意，如果您的实际表3.1数据格式不是这种形式，可能需要调整解析和转换的过程。如果您能提供表3.1的确切内容，我可以给出更精确的帮助。