3.在pandas中读取’student.xlsx’，执行以下操作：（读取用pd.read_excel()） （1）查看学生表信息； （2）计算各科成绩的最低分、平均分和最高分； （3）计算每位同学的总分和平均分； （4）按照《数据处理》课程分数从高到低进行排序。

在Python的Pandas库中，你可以通过以下步骤来完成对Excel文件`student.xlsx`的操作：

1. **查看学生表信息**：

   import pandas as pd
   df = pd.read_excel('student.xlsx')
   print(df.head())  # 输出前几行数据，通常可以展示基本信息

2. **计算各科成绩的最低分、平均分和最高分**：

   subject_stats = df[['科目', '分数']].describe()
   subject_min = subject_stats['分数']['min']
   subject_mean = subject_stats['分数']['mean']
   subject_max = subject_stats['分数']['max']
   print(f"科目最低分：{subject_min}, 平均分：{subject_mean}, 最高分：{subject_max}")

3. **计算每位同学的总分和平均分**：
首先，假设表格中有'姓名'列作为唯一标识符，然后：

   total_scores = df.groupby('姓名')['分数'].sum().reset_index(name='总分')
   average_scores = total_scores.groupby('姓名')['总分'].mean().reset_index(name='平均分')
   print(average_scores)

4. **按照《数据处理》课程分数从高到低进行排序**：
如果有特定的'数据处理'列，那么可以这样做：

   data_processing_scores = df[df['课程名称'] == '数据处理']['分数']
   sorted_df = df.sort_values(by=['data_processing_scores'], ascending=False)
   print(sorted_df)

请注意，上述代码假定了`student.xlsx`文件结构合理，并且包含如'姓名'、'科目'、'分数'和'课程名称'等列。如果实际文件结构有所不同，你需要相应调整列名。此外，`data_processing_scores`部分需要根据实际情况检查是否真的有这个字段。