用python计算一个有63列数据的excel表，每一列的空值率，并在新excel表中输出每列对应的空值率

要在Python中计算一个Excel表的每列空值率并输出到一个新的Excel表中，可以使用`pandas`库来处理数据，因为它提供了非常方便的数据分析工具。以下是具体步骤的概述：

1. 首先，需要安装`pandas`库和`openpyxl`库（用于读写Excel文件）。可以使用pip命令安装：

   pip install pandas openpyxl

2. 导入`pandas`库，并使用`read_excel`函数读取目标Excel文件。

3. 使用`isnull`函数检测数据中的空值，并通过`sum`函数计算每一列的空值数量。

4. 计算每列空值率，即每列空值数占该列总数据数的比例。

5. 将结果保存到一个新的DataFrame中，并使用`to_excel`函数将结果写入到一个新的Excel文件。

示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 计算每列的空值数量
null_counts = df.isnull().sum()

# 计算每列的空值率
total_counts = df.count()
null_rates = (null_counts / total_counts) * 100

# 将空值率结果整合到一个新的DataFrame中
result_df = pd.DataFrame({'空值率 (%)': null_rates})

# 将结果输出到新的Excel文件中
result_df.to_excel('column_null_rates.xlsx')

请确保`data.xlsx`是包含63列数据的Excel文件的正确路径，且该文件在Python的当前工作目录中或者提供完整的文件路径。