现有txt文件“电影信息.txt”，其中三列分别为电影名称、导演和演员表，之间用分号分隔（同一个电影可能会有多个演员，每个演员姓名之间使用逗号分隔；同一部电影也可能有多个导演，多个导演之间用逗号分隔）任务：演员参演电影统计 统计每个演员参演的电影数量和分别有哪些电影，将结果按参演电影数量降序排列，并按照下列要求填入sheet中： 1. 在“电影信息统计.xlsx”文件中新增一个名为“演员参演统计”的sheet，统计每个演员参演的电影数量和参演电影列表。 2. 第一列填写演员名称，第二列填写演员参演电影数量，第三列填写演员参演电影列表。同一演员参演的多部电影在同一单元格中以逗号(,)分隔。 3. 按演员参演电影数量降序排列填入sheet，参演数量相同的演员按姓名升序排列。。要求对任务定义函数

好的，根据你的要求，我为您定义一个函数来完成这个任务。代码如下：

import pandas as pd

def actor_movie_stats(file_path):
    # 读取电影信息文件
    df = pd.read_csv(file_path, sep=';', header=None, names=['电影名称', '导演', '演员表'])

    # 将演员表按逗号分隔成列表
    df['演员列表'] = df['演员表'].str.split(',')

    # 将多个导演按逗号分隔成多行
    df = df.explode('导演')

    # 将多个演员按逗号分隔成多行
    df = df.explode('演员列表')

    # 统计每个演员参演的电影数量和参演电影列表
    actor_stats = df.groupby('演员列表')['电影名称'].agg(['count', ', '.join]).reset_index()

    # 对演员参演电影数量降序排列，参演数量相同的演员按姓名升序排列
    actor_stats = actor_stats.sort_values(by=['count', '演员列表'], ascending=[False, True])

    # 将结果写入Excel文件
    with pd.ExcelWriter('电影信息统计.xlsx', mode='a') as writer:
        actor_stats.to_excel(writer, sheet_name='演员参演统计', index=False)

该函数使用了pandas库来处理数据，具体步骤如下：

1. 使用read_csv函数读取电影信息文件，指定分隔符为分号，指定列名为['电影名称', '导演', '演员表']。
2. 使用str.split函数将演员表按逗号分隔成列表，创建新列'演员列表'。
3. 使用explode函数将多个导演和演员按逗号分隔成多行。
4. 使用groupby函数对演员列表进行分组，统计每个演员参演的电影数量和参演电影列表，使用agg函数分别对电影数量和参演电影列表进行聚合操作。
5. 对结果进行降序排列，先按演员参演电影数量降序排列，再按照演员姓名升序排列。
6. 使用ExcelWriter将结果写入Excel文件中的“演员参演统计”sheet中。

你只需要调用函数并传入电影信息文件的路径，就可以完成这个任务了。比如：

actor_movie_stats('电影信息.txt')

注意：该函数会将结果写入到已存在的Excel文件中，如果没有该文件，会自动创建。如果需要每次运行都创建新的Excel文件，请先删除原有文件。