已知数据存储路径a，已知数据已经读取完成，利用Spyder在Df1中将score a和score b列的数据根据大小分成优良中差4个等级，分级规则，[0，60]为“差”，[60，75]为“中”，[75，90]为“良”，[90，100]为“优”。

在Spyder环境中，可以使用pandas库对DataFrame（Df1）进行分段处理。首先，你需要导入pandas库并加载数据：

import pandas as pd

# 假设df1是你已经读取数据的DataFrame，你可以通过以下方式查看数据是否已经加载完成
# df1.head()  # 如果显示数据则表示读取成功

# 确定score a和score b列名，这里假设它们分别为'score_a'和'score_b'
score_columns = ['score_a', 'score_b']

# 定义分类函数
def categorize_scores(score):
    if score >= 0 and score <= 60:
        return '差'
    elif score > 60 and score <= 75:
        return '中'
    elif score > 75 and score <= 90:
        return '良'
    else:  # score > 90
        return '优'

# 应用分类函数到score_columns
df1['category'] = df1[score_columns].apply(lambda x: categorize_scores(x.sum()), axis=1)

# 现在df1就有了新的'category'列，它包含了根据score a和score b计算的等级

如果你想要检查结果，可以直接运行`df1[['score_a', 'score_b', 'category']].head()`，查看前几行的分数和对应的等级。