请计算每位同学三门课的总成绩，在原数据集的最后一列添加Score字段保存总成绩；删除三门课程成绩；打印出总成绩最高分、最低分、平均分、标准差。dataframe

要完成这个任务，首先需要一个包含学生三门课程成绩的DataFrame。假设DataFrame名为`df`，并且有三列分别代表三门课的成绩，列名为`course1`、`course2`和`course3`。以下是使用Python中的pandas库来实现这个任务的步骤：

1. 计算每位同学的总成绩，并将结果添加到DataFrame的末尾作为新的列`Score`。
2. 删除原有的三门课程成绩列。
3. 计算总成绩的最高分、最低分、平均分和标准差。
4. 打印出这些统计信息。

示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设df是已经存在的DataFrame，包含三门课程成绩的列
# df = pd.DataFrame({
#     'course1': [...],
#     'course2': [...],
#     'course3': [...]
# })

# 1. 计算总成绩并添加到新的列Score
df['Score'] = df['course1'] + df['course2'] + df['course3']

# 2. 删除三门课程成绩列
df.drop(['course1', 'course2', 'course3'], axis=1, inplace=True)

# 3. 计算总成绩的最高分、最低分、平均分和标准差
highest_score = df['Score'].max()
lowest_score = df['Score'].min()
average_score = df['Score'].mean()
std_deviation = df['Score'].std()

# 4. 打印统计信息
print("最高分:", highest_score)
print("最低分:", lowest_score)
print("平均分:", average_score)
print("标准差:", std_deviation)

在实际使用中，你需要根据你的DataFrame的实际情况来调整上述代码中的列名和数据。