如何从名为'月平均'的Excel文件中提取1960年至2020年的6月至8月平均气温数据，然后创建一个展示这些月份气温频率分布的条形统计图？并且，请详细说明如何在该图表上标注出这期间排名前六的高温年份的具体数值？

首先，你需要安装`pandas`, `openpyxl` 和 `matplotlib` 这些库来进行Excel数据处理和绘制条形图。如果你还没有安装，可以使用以下命令安装：

!pip install pandas openpyxl matplotlib

接下来，我们将分步完成这个任务：

1. **读取Excel文件**:
使用 `pandas` 的 `read_excel` 函数加载数据。

import pandas as pd

# 假设你的文件路径是 'path_to_your_file.xlsx'
df = pd.read_excel('path_to_your_file.xlsx', sheet_name='月平均')

2. **筛选数据**:
确保你的数据列名包含“年份”、“月份”和“平均气温”，然后选择指定时间段的数据。

start_year, end_year = 1960, 2020
df = df[(df['年份'] >= start_year) & (df['年份'] <= end_year)]
df = df[df['月份'].isin(['6月', '7月', '8月'])]

3. **计算频率分布**:
创建一个新的列来存储6月至8月每个月的气温总和，然后按照这个新列进行频率分布。

df['月均气温总和'] = df[['6月平均气温', '7月平均气温', '8月平均气温']].sum(axis=1)
temperature_distribution = df['月均气温总和'].value_counts()

4. **绘制条形图**:
使用 `matplotlib` 来绘制条形图。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
temperature_distribution.plot(kind='bar', title='1960-2020年6月至8月平均气温频率分布')

5. **添加前六高温年份的具体数值**:
找到前六个最高值，然后用文本框添加到图表上。

top_6_values = temperature_distribution.head(6).index.tolist()

for i, value in enumerate(top_6_values):
    x = i + .25  # 图例的位置稍微偏右
    y = temperature_distribution[value] - 5  # 减去一些空间以便于阅读
    plt.text(x, y, str(value), ha='center', va='bottom')

plt.legend(title='高温年份', loc='upper right')

完成后，记得运行所有代码块并查看结果。如果有多个工作表或列名不同，根据实际情况调整相应的参数。