用Python完成以下代码：读取班主任问卷数据'data2013\cepsw1teacherEN.dta'，提取其中'clsids'（班主任所在班级 id）, 'hrc01', 'hrc02', 'hrc07'等列，完成相关数据清洗工作： ①'hrc02'代表被调查班主任的出生年份，请根据调查年份（2013）与该列，计算班主任的年 龄【注意：该列存在缺失值（2 人）、填写年份>=2013（1 人），或填写年份<=1930 年（1 人） 等，请将这些异常记为其他人的均值】 ②'hrc01'和'hrc07'分别表示班主任的性别和工作时长，请修改列名为有一定含义的中文或英 文，'hrc01'归纳为 0/1 虚拟变量，删除多余的列。仅保留 4 列：【'clsids',和 'hrc01', 'hrc02', 'hrc07' 调整后的结果】（4）假设已经有两个表，请加上最后这个得到的表，采用 merge 方法，选择适当的参数，链接这三个表。

以下是代码实现：

import pandas as pd

# 读取班主任问卷数据
df_teacher = pd.read_stata('data2013/cepsw1teacherEN.dta')

# 提取需要的列
df_teacher = df_teacher[['clsids', 'hrc01', 'hrc02', 'hrc07']]

# 数据清洗
# 计算班主任的年龄
df_teacher['hrc02'] = 2013 - df_teacher['hrc02']
df_teacher.loc[df_teacher['hrc02'] < 0, 'hrc02'] = df_teacher['hrc02'].mean() # 出生年份大于2013年，将其年龄设为平均值
df_teacher.loc[df_teacher['hrc02'] > 100, 'hrc02'] = df_teacher['hrc02'].mean() # 出生年份小于1930年，将其年龄设为平均值
df_teacher.loc[df_teacher['hrc02'].isna(), 'hrc02'] = df_teacher['hrc02'].mean() # 缺失值，将其年龄设为平均值

# 修改列名
df_teacher = df_teacher.rename(columns={'hrc01': 'gender', 'hrc07': 'work_years'})

# 归纳'hrc01'为虚拟变量
df_teacher['gender'] = df_teacher['gender'].replace({1: 'male', 2: 'female'})

# 删除多余的列
df_teacher = df_teacher[['clsids', 'gender', 'hrc02', 'work_years']]

# 加载其他两个表
df_class = pd.read_csv('class.csv')
df_school = pd.read_csv('school.csv')

# 合并三个表
df_merged = pd.merge(df_teacher, df_class, on='clsids', how='left')
df_merged = pd.merge(df_merged, df_school, on='schid', how='left')

其中，`class.csv` 和 `school.csv` 分别是班级和学校的信息表，需要根据实际情况进行替换。`schid` 是学校 id，需要在两个表中都存在。最后的结果保存在 `df_merged` 中。