有一个存放学生课程成绩的文件“8.2 score.csv”，存有6 名同学各4 门课的成绩。请读取并显示文件内容，计算每位同学的平均分附加到课程成绩后面，根据每名同学的平均分进行降序排序，并将排序后的结果写入到新文件“8.2 scoreSort.csv” 中。

首先，我们需要使用Python的pandas库来处理这个任务，因为pandas非常适合数据操作和分析。假设文件"score.csv"的结构如下：

Name,Course1,Course2,Course3,Course4
张三,85,90,88,92
李四,92,87,91,89
王五,89,91,93,90
赵六,90,91,92,93
孙七,88,90,89,91
周八,91,89,90,92

我们可以按照以下步骤操作：

1. 导入pandas库和相关的读写函数。
2. 读取原始CSV文件。
3. 计算每位同学的平均分。
4. 将平均分添加到数据框（DataFrame）中作为新的列。
5. 按照新的平均分列进行降序排序。
6. 将排序后的数据写入新的CSV文件。

以下是具体的代码示例：

import pandas as pd

# 1. 读取原始CSV文件
data = pd.read_csv('8.2 score.csv')

# 2. 计算平均分
data['Average'] = data.mean(axis=1)

# 3. 添加平均分列
data['Rank'] = data.groupby('Name')['Average'].rank(ascending=False) - 1  # 排序从1开始编号

# 4. 数据降序排序
sorted_data = data.sort_values(by='Average', ascending=False)

# 5. 写入新文件
sorted_data.to_csv('8.2 scoreSort.csv', index=False)

完成以上代码后，你会得到一个新的CSV文件"8.2 scoreSort.csv"，其中包含了原文件的内容以及每个同学按平均分降序排列的信息。