以下是一个示例代码，可以接收单个数字、数字列表或者Pandas数据框，并计算均值：

import pandas as pd

def calculate_mean(data):
    if isinstance(data, (int, float)):
        # 如果是单个数字，直接返回该数字作为均值
        return data
    elif isinstance(data, list):
        # 如果是数字列表，使用sum和len函数计算均值
        return sum(data) / len(data)
    elif isinstance(data, pd.DataFrame):
        # 如果是Pandas数据框，使用mean函数计算每列的均值
        return data.mean()
    else:
        # 其他情况，抛出异常
        raise ValueError("输入数据类型不支持")

# 测试示例
print(calculate_mean(5))  # 输出：5
print(calculate_mean([1, 2, 3, 4, 5]))  # 输出：3.0
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(calculate_mean(df))  # 输出：
# A    2.0
# B    5.0
# dtype: float64

在这个示例中，我们定义了一个名为calculate_mean的函数，它接收一个参数data，用于传入单个数字、数字列表或者Pandas数据框。

函数首先使用isinstance函数判断data的类型，如果是单个数字，则直接返回该数字作为均值；如果是数字列表，则使用sum函数计算总和，再除以列表长度得到均值；如果是Pandas数据框，则使用mean函数计算每列的均值。

如果data的类型不是以上三种类型，则抛出一个ValueError异常。

最后，我们使用了一些示例数据进行测试，并打印计算得到的均值。