在这个代码的基础上，读取“电影评分数据.xlsx”的“Split Rows”页，列名分别为“Title”“Overview”“genre”“Vote Average”“Vote Count”，根据“Vote Average”属性值构建B树索引。根据B树索引实现“Vote Average”的范围查询，如果“Vote Average”相同，则根据“Vote Count”属性值降序排序，把符合条件的数据的所有信息（“Title”“Overview”“genre”“Vote Average”“Vote Count”）保存到“result_3.csv"。例如查询所有“Vote Average”在5.5-6.7之间的电影

要实现这个功能，你可以在BTree类中添加以下方法来构建B树索引和执行范围查询：

import pandas as pd

class BTree:
    # 构造函数和其他方法省略

    def build_index(self, file_path, sheet_name):
        df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
        for _, row in df.iterrows():
            key = row["Vote Average"]
            self.insert(key)

    def range_query(self, start, end, x=None):
        if isinstance(x, BTreeNode):
            i = 0
            while i < len(x.keys) and start > x.keys[i]:
                i += 1
            if i < len(x.keys) and start <= x.keys[i] <= end:
                result = []
                j = i
                while j < len(x.keys) and start <= x.keys[j] <= end:
                    result.append(x.keys[j])
                    j += 1
                result.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
                return result
            elif x.leaf:
                return None
            else:
                return self.range_query(start, end, x.child[i])
        else:
            return self.range_query(start, end, self.root)

    def save_result_to_csv(self, result, file_path):
        df = pd.DataFrame(result, columns=["Title", "Overview", "genre", "Vote Average", "Vote Count"])
        df.to_csv(file_path, index=False)

然后，你可以按照以下步骤来调用这些方法：

# 创建B树对象
btree = BTree(3)

# 构建B树索引
btree.build_index("电影评分数据.xlsx", "Split Rows")

# 执行范围查询
start = 5.5
end = 6.7
result = btree.range_query(start, end)

# 保存结果到CSV文件
btree.save_result_to_csv(result, "result_3.csv")

请确保在运行代码之前，已经安装了pandas库。这样，你就可以根据"Vote Average"属性值进行范围查询，并将符合条件的电影信息保存到"result_3.csv"文件中。