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。

首先，我们需要导入需要用到的Python库，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

然后，我们可以使用`pandas`库读取csv文件中的数据，并进行去重和排序操作，代码如下所示：

df = pd.read_csv('rank.csv', encoding='gbk')  # 读取csv文件
df.drop_duplicates(inplace=True)  # 去重
df.sort_values(by='score', inplace=True, ascending=False)  # 排序

接下来，我们可以使用`numpy`库计算出求和、累积和、均值、标准差、方差、最小值和最大值，代码如下所示：

score = df['score'].values  # 取出分数列并转换为numpy数组

# 计算和、累积和、均值、标准差、方差、最小值和最大值
total_score = np.sum(score)
cumulative_score = np.cumsum(score)
mean_score = np.mean(score)
std_score = np.std(score)
var_score = np.var(score)
min_score = np.min(score)
max_score = np.max(score)

最后，我们可以将结果打印出来，代码如下所示：

print('总分数：', total_score)
print('累积分数：', cumulative_score)
print('平均分数：', mean_score)
print('标准差：', std_score)
print('方差：', var_score)
print('最低分数：', min_score)
print('最高分数：', max_score)

完整代码如下：