import pandas as pd def Task(): # 使用pandas库的read_excel方法读入数据中医数据 #*************** BEIGN ****************** data = answer_1 = data.head(5) #**************** END ******************* #*************** BEIGN ****************** #观察数据属性类型是否符合算法要求 info = answer_2 = info #**************** END ******************* #*************** BEIGN ****************** # 使用合适的策略对数据进行离散化处理 typelabel = dict(zip(data.columns[:-1], '')) #**************** END ******************* keys = list(typelabel.keys()) answer_3 = keys # 等频离散 k = 4 datas = list() #*************** BEIGN ****************** for j in keys: label = d = pd.qcut(data[j], k, labels=label) datas.append(d) #**************** END ******************* datas.append(data['TNM分期']) # 经过离散化处理后的数据集 datas = pd.DataFrame(datas).T answer_4 = datas.head(5) #将离散化后的数据集存储到apriori.txt文件中 filepath = 'data/apriori.txt' datas.to_csv(filepath, header=0, index=0, sep=',') return answer_1, answer_2, answer_3, answer_4

这段代码的功能是将读入的中医数据进行离散化处理，并将处理后的数据存储到文件中。具体步骤如下：

1. 使用pandas库的read_excel方法读入中医数据。
2. 对数据进行观察，检查数据属性类型是否符合算法要求。
3. 使用合适的策略对数据进行离散化处理，这里使用等频离散。
4. 将离散化后的数据集存储到文件中，文件名为'apriori.txt'，使用逗号作为分隔符。

该函数的返回值包括四个部分，分别是：

1. 离散化处理前的数据集的前5行。
2. 经过观察后得到的数据属性类型情况。
3. 需要离散化的数据属性名称列表。
4. 离散化处理后的数据集的前5行。

需要注意的是，该函数的实现中缺少了一些代码，主要是对label的定义和对数据的拼接等操作。