import pandas as pd def task1(): #********** Begin **********# #********** End **********# return result

根据提供的引用[1]，这段代码的作用是读取一个CSV文件，获取Venue Name列，通过向量化字符串操作得到清洗后的数据。具体实现过程如下：

import pandas as pd
def task1():
    # 读取CSV文件
    data = pd.read_csv('./step1/bournemouth_venues.csv')
    # 获取Venue Name列
    data = data['Venue Name']
    # 向量化字符串操作，获取最后一个单词
    data = data.str.split().str.get(-1)
    # 替换以P开头的字符串
    data = data.str.replace("P.*","")
    # 删除空值
    data.drop(data[data.values==""].index,inplace = True)
    # 删除不包含字母的值
    data1=data.str.contains("[a-zA-Z]+")
    data.drop(data1[data1==False].index,inplace=True)
    # 返回清洗后的数据
    return data

根据提供的引用，这段代码的作用是创建三种不同索引的数据结构。具体实现过程如下：

import pandas as pd

def task2(date_number):
    # 创建日期范围
    date_range = pd.date_range(date_number, periods=10)
    # 创建周期范围
    period_range = pd.period_range(date_number, periods=10)
    # 创建时间差范围
    timedelta_range = pd.timedelta_range('1 hours', periods=10, freq='H')
    # 输出结果
    print(date_range)
    print(period_range)
    print(timedelta_range)