读取软科排行榜数据集中各大学的分数（已保存为csv格式），并对其进行排序、去重，并求出和、 累积和、均值、标准差、方差、最小值、最大值。

好的，首先我们需要使用pandas库来读取csv文件，并对数据进行处理。请确保已经安装了pandas库。

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('ranking.csv')

# 对分数进行排序并去重
data = data.sort_values(by='score').drop_duplicates()

# 计算和、累积和、均值、标准差、方差、最小值、最大值
total = data['score'].sum()
cumulative_sum = data['score'].cumsum()
average = data['score'].mean()
standard_deviation = data['score'].std()
variance = data['score'].var()
min_value = data['score'].min()
max_value = data['score'].max()

# 输出结果
print('总分数：', total)
print('累积和：', cumulative_sum)
print('均值：', average)
print('标准差：', standard_deviation)
print('方差：', variance)
print('最小值：', min_value)
print('最大值：', max_value)

以上代码中，我们首先使用`pd.read_csv()`函数来读取csv文件，将数据保存在`data`变量中。接着，我们使用`sort_values()`函数对分数进行排序，并使用`drop_duplicates()`函数去重。最后，我们分别计算了总分数、累积和、均值、标准差、方差、最小值和最大值，并输出结果。

需要注意的是，以上代码中的`'score'`应该替换成你的数据集中分数所对应的列名。