用python统计excel表中63栏，每一栏的空值率，并在新excel中输出该excel表每栏的空值率

在Python中，你可以使用`pandas`库来处理Excel表格数据，并统计每一栏（列）的空值率。以下是实现这个功能的基本步骤：

1. 首先，确保你已经安装了`pandas`和`openpyxl`库，这两个库分别用于数据处理和读写Excel文件。如果没有安装，可以使用pip命令安装：

pip install pandas openpyxl

2. 使用`pandas`读取Excel文件，获取每一列的数据。

3. 对每一列数据进行空值统计，计算空值的比例。

4. 将统计结果输出到一个新的Excel文件中。

下面是一个简单的代码示例，展示了如何完成这个任务：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('原始文件.xlsx', engine='openpyxl')

# 计算每一列的空值率
null_rates = df.isnull().mean()

# 将空值率输出到新的Excel文件
null_rates.to_excel('空值率统计.xlsx', sheet_name='空值率统计', index=True)

这段代码首先读取名为`原始文件.xlsx`的Excel文件，并计算每个列的空值比例，最后将这些比例写入到名为`空值率统计.xlsx`的新Excel文件中。`sheet_name`参数定义了新Excel文件的工作表名称，`index=True`表示在输出结果中包含列名作为索引。