将此json数据手动保存到score.json的文件中，编写Python程序计算本人成绩的平均学分绩点（保留两位小数）、学分加权平均成绩（保留两位小数）、必修课程曾不及格学分，并保存到Excel文件中，名称为score.xlsx，

首先，我们需要有一个JSON数据结构作为输入。假设JSON内容类似下面这样：

[
    {
        "name": "张三",
        "courses": [
            {"course": "数学", "credit": 4, "grade": 85},
            {"course": "英语", "credit": 3, "grade": 90},
            {"course": "物理", "credit": 3, "grade": 78}
        ]
    },
    ... (更多学生数据)
]

要将这个数据手动保存到`score.json`文件中，可以使用Python的`json`模块，例如：

import json

# 假设data是一个包含所有学生的字典列表
data = ... # 从上述JSON字符串解析而来

with open('score.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)  # 保证非ASCII字符能正确编码

接下来，我们可以编写函数来计算平均学分绩点、学分加权平均成绩和必修课不及格学分。假设我们只有必修课程的数据，且成绩低于60分为不及格：

def calculate_scores(student_data):
    total_credits = 0
    total_grade_points = 0
    failed_courses = 0

    for course in student_data['courses']:
        if course['course'] == '必修':
            grade_point = get_grade_point(course['grade'])  # 假设这里有个函数计算等级对应的成绩绩点
            total_credits += course['credit']
            total_grade_points += grade_point * course['credit']
            if course['grade'] < 60:
                failed_courses += course['credit']

    avg_grade_point = round(total_grade_points / total_credits, 2)
    weighted_average_score = round(total_grade_points, 2)
    
    return avg_grade_point, weighted_average_score, failed_courses

# 计算并返回结果
avg_grade_point, weighted_avg_score, failed_credits = calculate_scores(data[0])  # 对第一个学生进行计算

# 写入Excel
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    {'平均学分绩点': [avg_grade_point], '学分加权平均成绩': [weighted_avg_score], '必修课不及格学分': [failed_credits]})
df.to_excel('score.xlsx', index=False)

注意：实际操作中，你需要定义`get_grade_point()`函数来根据实际的评分规则转换成绩点，以及检查必修课程的标识是否可用。