pandas计算excel文件的空行数和空列数

可以使用pandas库中的`dropna()`和`isna()`函数来计算空行数和空列数。

首先，使用`pandas`库的`read_excel()`函数读取Excel文件：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

然后，可以使用`dropna()`函数来删除所有带有空值的行或列，并使用`shape`属性获取删除后的DataFrame的行数和列数，即为非空行数和非空列数：

# 删除所有带有空值的行
df_no_empty_rows = df.dropna(axis=0, how='all')

# 删除所有带有空值的列
df_no_empty_cols = df.dropna(axis=1, how='all')

# 计算空行数和空列数
empty_rows = df.shape[0] - df_no_empty_rows.shape[0]
empty_cols = df.shape[1] - df_no_empty_cols.shape[1]

print(f"空行数：{empty_rows}")
print(f"空列数：{empty_cols}")

在上面的代码中，`dropna()`函数的`axis`参数指定了删除行还是列，`how`参数指定了删除带有空值的行或列的方式，`all`表示只删除全是空值的行或列。

最后，通过计算原始DataFrame的行数和列数与删除空行和空列后的DataFrame的行数和列数的差值即可计算出空行数和空列数。