（1）统计篮球运动员的平均年龄、身高、体重。 （2）统计男篮运动员的年龄、身高、体重的极差值。 （3）计算篮球运动员的体质指数（BMI值=体重(kg)/身高^2(m)），之后根据BMI标准(过轻：低于20，正常：20～24，过重：25～30，肥胖：30～35，极度肥胖：高于35)对运动员进行分组，并统计各组人数。 （4）统计历史上金(奖)牌总数最高的三个国家和金(奖)牌数。 （5）统计男性与女性运动员参与最多的运动项目用python

这些统计任务需要获取相关的篮球运动员信息和历史奥运数据，可以通过向数据源请求获取相关信息或者使用已有的数据集进行统计。以下是一些示例代码，仅供参考。

1. 统计篮球运动员的平均年龄、身高、体重。

import pandas as pd

# 读取篮球运动员数据
df = pd.read_csv('basketball_players.csv')

# 计算平均年龄、身高、体重
avg_age = df['age'].mean()
avg_height = df['height'].mean()
avg_weight = df['weight'].mean()

print('篮球运动员的平均年龄为：', avg_age)
print('篮球运动员的平均身高为：', avg_height)
print('篮球运动员的平均体重为：', avg_weight)

2. 统计男篮运动员的年龄、身高、体重的极差值。

import pandas as pd

# 读取篮球运动员数据
df = pd.read_csv('basketball_players.csv')

# 筛选男篮运动员
df_male = df[df['gender'] == 'male']

# 计算年龄、身高、体重的极差值
age_range = df_male['age'].max() - df_male['age'].min()
height_range = df_male['height'].max() - df_male['height'].min()
weight_range = df_male['weight'].max() - df_male['weight'].min()

print('男篮运动员的年龄极差为：', age_range)
print('男篮运动员的身高极差为：', height_range)
print('男篮运动员的体重极差为：', weight_range)

3. 计算篮球运动员的体质指数，之后根据BMI标准对运动员进行分组，并统计各组人数。

import pandas as pd

# 读取篮球运动员数据
df = pd.read_csv('basketball_players.csv')

# 计算BMI值
df['bmi'] = df['weight'] / (df['height'] / 100) ** 2

# 根据BMI标准分组
bins = [0, 20, 24, 30, 35, float('inf')]
labels = ['过轻', '正常', '过重', '肥胖', '极度肥胖']
df['bmi_group'] = pd.cut(df['bmi'], bins=bins, labels=labels)

# 统计各组人数
group_count = df['bmi_group'].value_counts()

print('各组人数统计如下：')
print(group_count)

4. 统计历史上金牌总数最高的三个国家和金牌数。

import pandas as pd

# 读取历史奥运数据
df = pd.read_csv('olympic_history.csv')

# 筛选金牌
df_gold = df[df['medal'] == 'Gold']

# 按国家分组，统计金牌数量
grouped = df_gold.groupby('country')['medal'].count()

# 排序，获取前三个国家
top3_country = grouped.sort_values(ascending=False).head(3)

print('历史上金牌总数最高的三个国家为：')
print(top3_country)

5. 统计男性与女性运动员参与最多的运动项目。

import pandas as pd

# 读取历史奥运数据
df = pd.read_csv('olympic_history.csv')

# 筛选男性和女性运动员
df_male = df[df['gender'] == 'M']
df_female = df[df['gender'] == 'F']

# 统计男性和女性参与各项运动的次数
male_count = df_male['sport'].value_counts()
female_count = df_female['sport'].value_counts()

# 获取男性和女性参与最多的运动项目
top_male_sport = male_count.idxmax()
top_female_sport = female_count.idxmax()

print('男性参与最多的运动项目为：', top_male_sport)
print('女性参与最多的运动项目为：', top_female_sport)