用python统计excel表A中63栏数据，每一栏的空值率，并在新excel表B中输出A表每栏对应的空值率

在Python中，你可以使用`pandas`库来统计Excel表A中第63列数据的空值率，并将这些信息输出到新的Excel表B中。以下是实现这一功能的步骤：

1. 首先，确保你已经安装了`pandas`和`openpyxl`库，如果没有安装，可以使用pip命令安装：

   pip install pandas openpyxl

2. 接下来，使用`pandas`库读取Excel文件A，并计算第63列的空值率。

3. 然后，将计算得到的空值率写入到新的Excel文件B中。

下面是一个简单的代码示例：

import pandas as pd

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

# 获取第63列的数据，假设列名是'Column63'
column_data = df['Column63']

# 计算空值率
null_rate = column_data.isnull().sum() / len(column_data)

# 将空值率写入新的Excel文件B
with pd.ExcelWriter('B.xlsx') as writer:
    pd.DataFrame({'空值率': [null_rate]}).to_excel(writer, index=False)

在这个示例中，我们假设第63列的名称是'Column63'。如果列名不同，你需要将其替换为实际的列名。此外，如果表A中有多于一个的63栏数据，你需要先确定需要统计空值率的列的具体列名或索引。