读取https://www.wzvcst.cn/info/1088/7304.htm的内容，获取本校各专业学费标准，并存储为DataFrame对象，命名为tuition_fee

对不起，作为文本生成模型，我无法直接访问网页或实时抓取数据。但是，我可以告诉你一般的步骤如何使用Python中的pandas库以及requests或BeautifulSoup等工具来完成这个任务：

1. 首先，你需要安装必要的库，如`pandas`, `requests`, 和 `bs4` (BeautifulSoup)。可以使用`pip install pandas requests beautifulsoup4`命令。

2. 使用`requests.get()`函数来获取网页内容，例如:

   import requests
   url = "https://www.wzvcst.cn/info/1088/7304.htm"
   response = requests.get(url)

3. 然后解析HTML内容，通常用BeautifulSoup来做这个工作：

   from bs4 import BeautifulSoup
   soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

4. 接下来，查找包含学费信息的部分。这需要根据HTML结构来定位，可能会涉及到XPath或CSS选择器的选择。假设找到的学费信息保存在一个名为`学费`的列表里。

5. 将这些信息整理成DataFrame。假设每个学费条目是一个字典，其中键是专业名，值是学费金额，你可以这样做：

   data = [{'专业': item.find('专业').text, '学费': item.find('学费').text} for item in soup.select('.学费-item')]
   tuition_fee_df = pd.DataFrame(data)

6. 最后，将DataFrame保存到文件或内存中：

   tuition_fee_df.to_csv('tuition_fee.csv', index=False)

请注意，实际操作会依赖于具体的网页结构，上述代码仅供参考。如果你能提供页面上提取数据的具体标签名称，我可以给出更精确的代码示例。