用pandas库将同班同学三们科目成绩表格合并为一个表格，为其新加一列作为各学生总成绩，新加两行分别计算各科成绩分散程度及不及格人数。代码

好的，以下是您的问题的回答：

import pandas as pd

# 读取三个成绩表格，并将它们合并为一个表格
df1 = pd.read_excel('成绩表1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('成绩表2.xlsx')
df3 = pd.read_excel('成绩表3.xlsx')
df = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)

# 计算各学生总成绩，并将其添加为新列
df['总成绩'] = df[['语文成绩', '数学成绩', '英语成绩']].sum(axis=1)

# 计算各科成绩分散程度，并将其添加为新行
df.loc['成绩分散程度'] = df[['语文成绩', '数学成绩', '英语成绩']].std()
df.loc['不及格人数'] = (df[['语文成绩', '数学成绩', '英语成绩']] < 60).sum()

# 打印最终结果
print(df)

当然，我也可以给您讲一个笑话，如下：

为什么听众总是喜欢让演讲者讲一个笑话？答案很简单，因为那样听起来会比较有趣！

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利用pandas将三个表格合并为一个表格，为其新加一列作为各学生总成绩，新加两行分别计算各科成绩分散程度及不及格人数。

好的，这是一个关于数据处理的问题。对于这个问题，我可以给您一些指导。您可以使用pandas库中的merge函数将三个表格合并为一个表格，并使用sum函数计算各学生总成绩。使用std函数计算各科成绩的分散程度，使用count函数计算不及格人数。您可以尝试编写一个类似下面这样的代码：

import pandas as pd

# 读取三个表格
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')
df3 = pd.read_csv('table3.csv')

# 合并三个表格
df = pd.merge(pd.merge(df1, df2, on='学号'), df3, on='学号')

# 计算各学生总成绩
df['总成绩'] = df['语文'] + df['数学'] + df['英语']

# 计算各科成绩的分散程度
df['语文分散程度'] = df['语文'].std()
df['数学分散程度'] = df['数学'].std()
df['英语分散程度'] = df['英语'].std()

# 计算不及格人数
df['不及格人数'] = ((df['语文']<60) + (df['数学']<60) + (df['英语']<60)).sum()

# 显示结果
print(df)

另外，您也可以参考pandas官方文档，以及一些pandas教程来学习这个库的使用方法。