根据给出的【统计学类专业成绩单.xlsx（表中列名形同“数学分析（1）必修”）】，用Python完成下列问题： 请添加 2 列，1 列为加权平均成绩，另 1 列为加权平均绩点。加权平均成绩=每科成绩乘以这科的学分再除以总学分。每科的绩点计算方式为：分数在90-100之间，绩点为4.0；分数在86-89之间，绩点为3.7；分数在83-85之间，绩点为3.3；分数在80-82之间，绩点为3.0；分数在76-79之间，绩点为2.7；分数在73-75之间，绩点为2.3；分数在70-72之间，绩点为2.0；分数在66-69之间，绩点为1.7；分数在63-65之间，绩点为1.3,；分数在60-62之间，绩点为1.0；分数小于60，绩点为0。 加权绩点=各科目所得绩点总和除以（科目数*4）

以下是实现上述功能的Python代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('统计学类专业成绩单.xlsx')

# 计算加权平均成绩和加权平均绩点
total_score = 0  # 总成绩
total_gpa = 0  # 总绩点
total_credit = 0  # 总学分
for i in range(len(df)):
    score = df.iloc[i]['数学分析（1）必修']
    credit = df.iloc[i]['学分']
    total_credit += credit
    total_score += score * credit
    if score >= 90:
        gpa = 4.0
    elif score >= 86:
        gpa = 3.7
    elif score >= 83:
        gpa = 3.3
    elif score >= 80:
        gpa = 3.0
    elif score >= 76:
        gpa = 2.7
    elif score >= 73:
        gpa = 2.3
    elif score >= 70:
        gpa = 2.0
    elif score >= 66:
        gpa = 1.7
    elif score >= 63:
        gpa = 1.3
    elif score >= 60:
        gpa = 1.0
    else:
        gpa = 0
    total_gpa += gpa * credit

# 计算加权平均成绩和加权平均绩点并添加到DataFrame中
weighted_average_score = total_score / total_credit
weighted_average_gpa = total_gpa / (len(df) * 4)
df['加权平均成绩'] = weighted_average_score
df['加权平均绩点'] = weighted_average_gpa

# 将DataFrame写入Excel文件
df.to_excel('统计学类专业成绩单_加权平均.xlsx', index=False)

该代码会读取名为“统计学类专业成绩单.xlsx”的Excel文件，然后计算加权平均成绩和加权平均绩点，并将这两个新的列添加到DataFrame中。最后，将更新后的DataFrame写入一个新的Excel文件“统计学类专业成绩单_加权平均.xlsx”中。