用Python编写mworks的自定义数据分析模块，它的功能包括接收数据并对数据进行清洗。统计他的方差，平均值，最大值，最小值，并画出柱状图，饼图，折线图，直方图

在Python中，为了创建一个mworks的自定义数据分析模块，你可以使用一些强大的数据处理库如Pandas、NumPy以及数据可视化库如Matplotlib。以下是一个基本的步骤说明：

1. **导入必要的库**：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. **读取和预处理数据**：

def load_data(file_path):
    data = pd.read_csv(file_path)
    # 清洗数据（例如处理缺失值、异常值等）
    data = data.dropna()  # 删除缺失值
    return data

def clean_data(data):
    cleaned_data = data.apply(lambda col: col.fillna(col.mean()), axis=0)  # 使用均值填充空值
    return cleaned_data

3. **计算统计数据**：

def calculate_stats(df):
    variance = df.var()
    mean = df.mean()
    max_values = df.max()
    min_values = df.min()
    return variance, mean, max_values, min_values

4. **绘制图表**：

def plot_graphs(df, title=None):
    # 柱状图
    df.plot(kind='bar', title=title if title else 'Bar Chart')
    
    # 饼图
    df.plot(kind='pie', subplots=True, autopct='%1.1f%%', startangle=90, title=title if title else 'Pie Chart')

    # 折线图
    df.plot(kind='line', title='Line Chart')

    # 直方图
    df.hist(bins=10, figsize=(10, 6), title='Histogram')
    plt.show()

# 示例
data = load_data('your_file.csv')
cleaned_data = clean_data(data)
variance, mean, max_values, min_values = calculate_stats(cleaned_data)
plot_graphs(cleaned_data, 'Data Analysis - Sample')

在这个例子中，你需要将`load_data`函数中的`file_path`替换为你实际的数据文件路径。这个模块实现了数据加载、清洗、基本统计分析以及几种常见的数据可视化。