帮我用python写个代码，使其读取文本文件中的数据并分别统计总人次、男/女人数、男/女RBC平均和WBC平均7个统计指标以及各有效检查次数的人数；按升序输出检查次数最多的人员编号实际文件中表头占1行（制表符'\t'分隔的6列）, 第2行是所有的数据记录, 记录内部和记录之间都用制表符'\t'分隔。患者ID长度为固定长度7位，以字符“Z”开头，数字部分为6位，不足位数补0,文本文件，后缀名.daz，编码方式'utf-8'

以下是一个可能的实现：

import collections

filename = 'data.daz'

# 统计指标
total_count = 0
male_count = 0
female_count = 0
male_rbc_mean = 0
female_rbc_mean = 0
male_wbc_mean = 0
female_wbc_mean = 0

# 各检查次数的人数
counts = collections.defaultdict(int)

with open(filename, encoding='utf-8') as f:
    # 跳过表头
    next(f)
    
    for line in f:
        # 解析每行数据
        parts = line.strip().split('\t')
        pid, gender, rbc, wbc, count = parts
        
        # 统计总人次
        total_count += int(count)
        
        # 统计男女人数
        if gender == 'M':
            male_count += 1
            male_rbc_mean += float(rbc)
            male_wbc_mean += float(wbc)
        elif gender == 'F':
            female_count += 1
            female_rbc_mean += float(rbc)
            female_wbc_mean += float(wbc)
        
        # 统计各检查次数的人数
        counts[int(count)] += 1
    
    # 计算平均值
    if male_count:
        male_rbc_mean /= male_count
        male_wbc_mean /= male_count
    if female_count:
        female_rbc_mean /= female_count
        female_wbc_mean /= female_count

# 输出结果
print(f'Total count: {total_count}')
print(f'Male count: {male_count}')
print(f'Female count: {female_count}')
print(f'Male RBC mean: {male_rbc_mean:.2f}')
print(f'Female RBC mean: {female_rbc_mean:.2f}')
print(f'Male WBC mean: {male_wbc_mean:.2f}')
print(f'Female WBC mean: {female_wbc_mean:.2f}')

# 输出各检查次数的人数
for count, freq in sorted(counts.items()):
    print(f'{count} times: {freq} people')

你只需要将 `filename` 变量设置为你的文件名，然后运行即可。注意需要按照题目要求输出结果。