根据您的数据集，我们将执行以下步骤：
1.从Excel加载数据集。
1.统计每个年级的男女人数。
1.使用不成比例分层抽样为每个团队选择样本。
以下是如何实现这些步骤：
首先，让我们修复加载数据和计算每个年级中男性和女性人数的代码。在你的代码中，你似乎使用了inc和onc，它们在任何地方都没有定义。我猜你打算使用gr和gend代替。下面是正确的代码：

from openpyxl import load_workbook

# Load the workbook and select the sheet
wb = load_workbook("dataset.xlsx")
sh = wb["Page"]

# Initialize the distribution list
dist = []

# Iterate over the rows in the sheet and append grade and gender to the distribution list
for i in range(415):
    gr = sh[f'C{i+2}'].value  # Excel uses 1-based indexing, so the first data row is 2
    gend = sh[f'D{i+2}'].value
    dist.append(str(int(gr)) + gend)

# Print the counts of males and females in each grade
for i in range(1, 9):
    print(f'Grade {i} Males: ' + str(dist.count(str(i) + 'M')))
    print(f'Grade {i} Females: ' + str(dist.count(str(i) + 'F')))

接下来，我们将使用不成比例分层抽样为每个团队选择样本。不成比例分层抽样是指我们以这样一种方式选择样本，即每个分层的样本大小与总体中的比例大小不相对应。
为了简单起见，假设我们要组成10个团队，每个团队有8名成员（4名男性和4名女性），我们将从每个年级中选择一名男性和一名女性。这是一种非常简单的不成比例分层抽样形式，分层是年级和性别。以下是你可以做的：

import random

# Initialize teams as empty lists
teams = [[] for _ in range(10)]

# For each team
for team in teams:
    # For each grade
    for i in range(1, 9):
        # Select one male and one female randomly
        while True:
            candidate = random.choice(dist)
            if candidate.startswith(str(i)) and candidate.endswith('M') and candidate not in team:
                team.append(candidate)
                break
        while True:
            candidate = random.choice(dist)
            if candidate.startswith(str(i)) and candidate.endswith('F') and candidate not in team:
                team.append(candidate)
                break

# Print the teams
for i, team in enumerate(teams, 1):
    print(f'Team {i}: {team}')

这个代码将从每个年级随机选择一名男性和一名女性组成一个团队。这确保了每个小组都有来自所有年级和性别的成员。
请注意，这是一种简单的不成比例分层抽样，没有考虑到人口中年级和性别的实际分布。不成比例分层抽样的实际方法将需要关于样本中的期望分布的知识。