现有数据集winequality-white.csv，使用numpy、pandas和matplotlib库对其进行处理分析和可视化，具体任务如下： 任务一：品质评分统计和可视化 1. 使用pandas读取winequality-white.csv文件，选取“quality”列，并统计其中每个评分的数量，计算其比例，并打印输出数量和比例。 2. 绘制一个饼图，用于可视化评分数量占比情况。饼图中应包含每个评分的比例和标签。 3. 保存饼图至本地。 任务二：除“quality”列外的12列的处理和统计 1. 使用pandas读取winequality-white.csv文件，并去掉其中的“quality”列。 2. 对剩余的12列进行先去重操作，输出每列的最大值、最小值和平均值，并将结果保存为一个名为“统计结果.xlsx”的Excel文件，其中第一列为csv中的列名，最大值、最小值和平均值依次填写在第二、三、四列中。要求对每个任务编写不同的函数来实现。

好的，我会为您回答这个问题。

首先，我需要确认您是否已经安装好了 numpy、pandas 和 matplotlib 库。如果还没有安装，请先安装这些库。

接下来，我会为您提供任务一和任务二的代码实现。

任务一的代码实现如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 任务一：品质评分统计和可视化

# 1. 使用pandas读取winequality-white.csv文件，选取“quality”列，并统计其中每个评分的数量，计算其比例，并打印输出数量和比例。
df = pd.read_csv('winequality-white.csv')
quality_counts = df['quality'].value_counts()
quality_proportions = quality_counts / quality_counts.sum()
print("品质评分数量：\n", quality_counts)
print("品质评分比例：\n", quality_proportions)

# 2. 绘制一个饼图，用于可视化评分数量占比情况。饼图中应包含每个评分的比例和标签。
labels = quality_counts.index
plt.pie(quality_counts, labels=labels, autopct='%1.1f%%')

# 3. 保存饼图至本地。
plt.savefig('quality_pie.png')

任务二的代码实现如下：

# 任务二：除“quality”列外的12列的处理和统计

# 1. 使用pandas读取winequality-white.csv文件，并去掉其中的“quality”列。
df = pd.read_csv('winequality-white.csv')
df = df.drop(columns=['quality'])

# 2. 对剩余的12列进行先去重操作，输出每列的最大值、最小值和平均值，并将结果保存为一个名为“统计结果.xlsx”的Excel文件，
#    其中第一列为csv中的列名，最大值、最小值和平均值依次填写在第二、三、四列中。
df = df.drop_duplicates()
stats = df.agg(['max', 'min', 'mean'])
stats = stats.transpose()
stats = stats.reset_index()
stats.columns = ['列名', '最大值', '最小值', '平均值']
stats.to_excel('统计结果.xlsx', index=False)

请注意，以上代码是基于您提供的任务要求进行编写的，如果有其他要求或者需要适当调整，可以在评论区留言。