利用pandas将三个表格合并为一个表格，为其新加一列作为各学生总成绩，新加两行分别计算各科成绩分散程度及不及格人数。

好的，这是一个关于数据处理的问题。对于这个问题，我可以给您一些指导。您可以使用pandas库中的merge函数将三个表格合并为一个表格，并使用sum函数计算各学生总成绩。使用std函数计算各科成绩的分散程度，使用count函数计算不及格人数。您可以尝试编写一个类似下面这样的代码：

import pandas as pd

# 读取三个表格
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')
df3 = pd.read_csv('table3.csv')

# 合并三个表格
df = pd.merge(pd.merge(df1, df2, on='学号'), df3, on='学号')

# 计算各学生总成绩
df['总成绩'] = df['语文'] + df['数学'] + df['英语']

# 计算各科成绩的分散程度
df['语文分散程度'] = df['语文'].std()
df['数学分散程度'] = df['数学'].std()
df['英语分散程度'] = df['英语'].std()

# 计算不及格人数
df['不及格人数'] = ((df['语文']<60) + (df['数学']<60) + (df['英语']<60)).sum()

# 显示结果
print(df)

另外，您也可以参考pandas官方文档，以及一些pandas教程来学习这个库的使用方法。