Python对给定数据集pandas_data.csv，完成如下题目(除pe成绩）： （1）计算成绩的平均值，作为新的一列加入到原数据中。 （1）统计每个科目75分以上的人数。

首先，让我们加载pandas_data.csv数据集，并使用pandas库来处理这个任务。假设数据集中有姓名、科目1、科目2、科目3等字段，而pe成绩不需要考虑。

import pandas as pd

# 读取数据
pandas_data = pd.read_csv('pandas_data.csv')

# (1) 计算每个科目成绩的平均值并添加新列
average_scores = pandas_data.mean(numeric_only=True)
new_column_name = 'Average_Score'
pandas_data[new_column_name] = average_scores

# 如果数据中没有'Average_Score'列，那么这是结果
print("平均成绩已添加至数据的最后一列：", new_column_name)

# (2) 统计每个科目75分以上的学生人数
high_score_counts = pandas_data[pandas_data.iloc[:, 1:].gt(75).all(axis=1)].shape[0]
subject_columns = pandas_data.columns[1:-1]  # 排除姓名和新添加的平均分列
for subject in subject_columns:
    print(f"科目 {subject} 75分及以上的学生人数：{high_score_counts}")

这段代码首先读取CSV文件，然后计算每个科目的平均值并创建一个新的列。接着，它筛选出所有科目都达到75分以上的行，并计算这样的行数，分别给出各科的结果。