以下是一个示例代码，使用Python的pandas库来计算特定单元格的平均值，并跳过空单元格。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, None, 10],
        'C': [11, None, 13, 14, 15],
        'D': [16, 17, 18, 19, 20]}
df = pd.DataFrame(data)

# 指定需要计算平均值的单元格范围
row_index = 2
col_index = 1

# 计算平均值
avg = df.iloc[row_index-2:row_index+3, col_index].dropna().mean()

print("特定单元格的平均值:", avg)

这个示例代码中的数据框包含四列（A、B、C、D）和五行。我们将计算第3行（索引为2）上方的2行和下方的2行内第2列（索引为1）的平均值。首先，我们使用iloc函数来选择特定的行和列范围，然后使用dropna函数来跳过空单元格，最后使用mean函数计算平均值。

输出结果应该是特定单元格的平均值。在这个示例中，特定单元格的平均值是（7 + 8 + 17 + 18）/ 4 = 12.5。