利用下方代码从文件中读出2张表的数据，存入DataFrame对象score和duty。 excel = pd.read_excel ('score.xlsx', sheet_name=[0,1], header=0) score =excel[0] duty =excel[1] （1）输出score的前三行数据，输出score 一共有多少行 （2）score对象新增一.列“总分”，值为前三列成绩之和。 （3）score对象依据“总分”列的值从高到低进行排序。 （4）score 对象根据“性别”列进行分组，输出男生、女生各自的平均成绩。 （5）输出男生的最高总分、女生的最高总分 （6）score对象新增一列“ 等级"，总分大于等于270的等级为A,总分小于210的等级为C，总分介于210到270的等级为B （7）使用merge( )函数以“学号”列为关联主键，将score对象与duty对象合并，合并时保留score对象的所有数据行，合并后生成一个新 DataFrame对象students。 （8）将students对象数据存入一个新的 Excel文件students.xlsx，文件内容如下图所示。 （9）使用matplotlib库绘制英语和总分成绩排名横向条形图。

以下是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
excel = pd.read_excel('score.xlsx', sheet_name=[0, 1], header=0)
score = excel[0]
duty = excel[1]

# (1) 输出score的前三行数据，输出score一共有多少行
print(score.head(3))
print("score一共有{}行".format(score.shape[0]))

# (2) score对象新增一列“总分”，值为前三列成绩之和
score["总分"] = score.iloc[:, 1:4].sum(axis=1)

# (3) score对象依据“总分”列的值从高到低进行排序
score = score.sort_values(by='总分', ascending=False)

# (4) score对象根据“性别”列进行分组，输出男生、女生各自的平均成绩
mean_score = score.groupby('性别')['语文', '数学', '英语', '总分'].mean()
print("男生平均成绩：\n", mean_score.loc['男'])
print("女生平均成绩：\n", mean_score.loc['女'])

# (5) 输出男生的最高总分、女生的最高总分
male_max = score.loc[score['性别'] == '男', '总分'].max()
female_max = score.loc[score['性别'] == '女', '总分'].max()
print("男生最高总分为：", male_max)
print("女生最高总分为：", female_max)

# (6) score对象新增一列“等级”，总分大于等于270的等级为A，总分小于210的等级为C，总分介于210到270的等级为B
score.loc[score['总分'] >= 270, '等级'] = 'A'
score.loc[score['总分'] < 210, '等级'] = 'C'
score.loc[(score['总分'] >= 210) & (score['总分'] < 270), '等级'] = 'B'

# (7) 使用merge()函数以“学号”列为关联主键，将score对象与duty对象合并，合并时保留score对象的所有数据行，合并后生成一个新DataFrame对象students
students = pd.merge(score, duty, on='学号', how='left')

# (8) 将students对象数据存入一个新的Excel文件students.xlsx，文件内容如下图所示
students.to_excel('students.xlsx', index=False)

# (9) 使用matplotlib库绘制英语和总分成绩排名横向条形图
score = score.sort_values(by=['总分', '英语'], ascending=False)
score.plot(kind='barh', x='姓名', y=['总分', '英语'])
plt.show()

注意：在运行代码前需要保证安装了 pandas 和 matplotlib 库。