python自定义函数function1，具有以下功能：读入excel文件中的数据，将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，在程序中打印结果 统计各个科室、各种手术方式的人数，在程序中打印结果

好的，以下是实现你所要求的python函数function1的代码：

import pandas as pd

def function1(file_path):
    # 读取excel文件
    df = pd.read_excel(file_path)

    # 剔除手术方式列为空的记录
    df.dropna(subset=['手术方式'], inplace=True)

    # 计算不同手术方式的住院天数均值
    mean_days = df.groupby('手术方式')['住院天数'].mean()

    # 打印结果
    print("不同手术方式对应的住院天数的均值：")
    print(mean_days)

    # 统计各个科室、各种手术方式的人数
    dept_count = df.groupby('科室')['姓名'].count()
    op_count = df.groupby('手术方式')['姓名'].count()

    # 打印结果
    print("各个科室的人数：")
    print(dept_count)
    print("各种手术方式的人数：")
    print(op_count)

你只需要在调用该函数时传入excel文件的路径即可，例如：

function1('file.xlsx')

其中，file.xlsx是你要读取的excel文件的路径。注意，该文件中应该包含姓名、科室、手术方式、住院天数等列。

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python自定义函数function1，具有以下功能：读入excel文件中的数据，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，这里是您需要的自定义函数 function1，功能是读入 Excel 文件中的数据，并实现对数据的处理和统计：

import pandas as pd

def function1(file_path):
    # 读入 Excel 文件
    data = pd.read_excel(file_path)
    
    # 剔除空记录
    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_days_mean = data.groupby('手术方式')['住院天数'].mean()
    print('不同手术方式对应的住院天数的均值：')
    print(surgery_days_mean)
    
    # 计算不同治疗方式对应的用药天数的均值
    treatment_days_mean = data.groupby('治疗方式')['用药天数'].mean()
    print('不同治疗方式对应的用药天数的均值：')
    print(treatment_days_mean)
    
    # 统计各个科室、各种手术方式（或者治疗方式）的人数
    department_count = data.groupby('科室')['姓名'].count()
    print('各个科室的人数：')
    print(department_count)
    
    surgery_count = data.groupby('手术方式')['姓名'].count()
    print('各种手术方式的人数：')
    print(surgery_count)
    
    treatment_count = data.groupby('治疗方式')['姓名'].count()
    print('各种治疗方式的人数：')
    print(treatment_count)

在函数中，我们使用了 pandas 中的 `read_excel` 函数来读入 Excel 文件，然后使用 `dropna` 函数来剔除空记录。接着，使用 `groupby` 函数对数据进行分组，并计算均值和人数，最后使用 `print` 函数在程序中打印结果。

请注意，Excel 文件的路径应该作为函数的参数传入，例如 `function1('data.xlsx')`。

python自定义函数function1，具有以下功能：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，我可以为您解答这个问题。

首先，我们需要读入素材中的数据，并将治疗方式或者手术方式列中为空的记录进行剔除。可以使用 pandas 库来实现：

import pandas as pd

def function1():
    # 读入数据
    data = pd.read_csv('data.csv')
    
    # 剔除空记录
    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_days_mean = data.groupby('手术方式')['住院天数'].mean()
    print('不同手术方式对应的住院天数的均值：')
    print(surgery_days_mean)
    
    # 计算不同治疗方式对应的用药天数的均值
    treatment_days_mean = data.groupby('治疗方式')['用药天数'].mean()
    print('不同治疗方式对应的用药天数的均值：')
    print(treatment_days_mean)
    
    # 统计各个科室、各种手术方式（或者治疗方式）的人数
    department_count = data.groupby('科室')['姓名'].count()
    print('各个科室的人数：')
    print(department_count)
    
    surgery_count = data.groupby('手术方式')['姓名'].count()
    print('各种手术方式的人数：')
    print(surgery_count)
    
    treatment_count = data.groupby('治疗方式')['姓名'].count()
    print('各种治疗方式的人数：')
    print(treatment_count)

在函数中，我们使用了 pandas 中的 `read_csv` 函数来读入数据，然后使用 `dropna` 函数来剔除空记录。接着，使用 `groupby` 函数对数据进行分组，并计算均值和人数，最后使用 `print` 函数在程序中打印结果。

请注意，上述代码中的文件名应该替换为您实际使用的数据文件名。