请用python写一个函数读入素材中的数据，将治疗方式或者手术方式列中为空的记录进行剔除计算不同手术方式对应的住院天数的均值, 或不同治疗方式对应的用药天数的均值，在程序中打印结果统计各个科室、各种手术方式（或者治疗方式）的人数，在程序中打印结果

好的，我可以为你编写这个函数。我需要先了解一下数据的格式，数据是否是以csv或excel格式存储？

假设数据是以csv格式存储，数据中的字段有：科室、病人ID、手术方式、治疗方式、住院天数、用药天数。我们可以使用pandas库读取csv文件，实现函数如下：

import pandas as pd

def calculate_mean(filepath):
    """
    读取csv文件，计算不同手术方式或治疗方式对应的住院天数或用药天数的均值
    :param filepath: csv文件路径
    """
    # 读取csv文件
    data = pd.read_csv(filepath)

    # 剔除治疗方式或手术方式为空的记录
    data = data.dropna(subset=['治疗方式', '手术方式'])

    # 计算不同手术方式对应的住院天数的均值
    surgery_mean = data.groupby(['手术方式'])['住院天数'].mean()

    # 计算不同治疗方式对应的用药天数的均值
    treatment_mean = data.groupby(['治疗方式'])['用药天数'].mean()

    # 打印结果
    print("手术方式对应的住院天数的均值：")
    print(surgery_mean)
    print("治疗方式对应的用药天数的均值：")
    print(treatment_mean)

    # 统计各个科室、各种手术方式（或者治疗方式）的人数
    count = data.groupby(['科室', '手术方式'])['病人ID'].count()
    print("各个科室、各种手术方式的人数：")
    print(count)

你可以将函数中的filepath参数替换为实际的csv文件路径并调用该函数，函数将会输出结果。注意，如果数据格式与上述所述不一致，需要进行相应的修改。