用python计算有63列数据的excel表，每一列的空值率，并在新excel表中输出A表每列对应的空值率

要用Python计算一个具有63列数据的Excel表格中每列的空值率，并在新的Excel表中输出原表每列对应的空值率，你可以使用`pandas`库来完成这个任务。以下是具体的步骤和代码示例：

1. 首先，确保安装了`pandas`和`openpyxl`库，这两个库可以通过`pip`安装：

   pip install pandas openpyxl

2. 使用`pandas`读取Excel文件，并计算每列的空值率。

3. 将计算出的空值率写入新的Excel表中。

以下是Python代码示例：

import pandas as pd

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

# 计算每列的空值率
empty_rates = df.isnull().mean()

# 将空值率的结果写入新的Excel文件
empty_rates.to_excel('empty_rates.xlsx', sheet_name='Rates')

在这段代码中，`data.xlsx`是你要处理的原始Excel文件名，`empty_rates.xlsx`是包含空值率的新Excel文件名。`isnull()`函数用于返回一个相同大小的数据框（DataFrame），其值为`True`表示相应位置的数据是空的。`mean()`函数用于计算每列的均值，由于`isnull()`返回的True被视为1，False被视为0，所以这里的均值实际上就是空值率。