pandas 读取txt文件，其第2列为int类型，但其中有空值，将空值填充为1000，其余不变

可以使用pandas库中的read_table函数来读取txt文件，然后使用fillna方法将空值填充为1000，示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取txt文件，分隔符为制表符
df = pd.read_table('filename.txt', sep='\t', header=None)

# 将第二列的空值填充为1000
df[1] = df[1].fillna(1000)

其中，filename.txt为待读取的文件名，读取结果存储在df变量中，第二行为对第二列进行空值填充。

相关问题

写一个python代码 将一个xlsx数据中的第二列为onlinetime数据，数据类型为int，第七列数据为logintime，类型为int，将第二列中的空行填充为60*（24-第七列中的值），并保存此文件

你可以使用 `pandas` 库，读取 `xlsx` 数据并处理空值，并使用 `to_excel` 函数将处理后的数据保存为 `xlsx` 文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 xlsx 数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将 onlinetime 列中的空值填充为 60 * (24 - logintime)
data['onlinetime'].fillna(60 * (24 - data['logintime']), inplace=True)

# 将处理后的数据保存为 xlsx 文件
data.to_excel('processed_data.xlsx', index=False)

# 输出处理后的数据
print(data)

其中 `data.xlsx` 是你的数据文件名，根据实际情况修改；`processed_data.xlsx` 是保存处理后数据的文件名，根据实际情况修改。

Python用pandas读取Excel数据后，导入数据库，出现了invalid literal for int() with base 10

这个错误通常是由于Excel表格中某些列的数据类型与数据库中的不匹配所导致的。在导入数据之前，你可以先检查一下Excel表格中每个列的数据类型是否正确，确保与数据库中的数据类型一致。如果数据类型不匹配，可以尝试将Excel表格中的数据类型转换为与数据库中的数据类型一致。例如，如果数据库中某一列的数据类型为整数型，而Excel表格中该列的数据类型为字符串型，可以使用pandas中的astype方法将其转换为整数型，如下所示：

df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)

另外，如果Excel表格中存在空值，也可能会导致这个错误。在导入数据之前，你可以使用pandas中的fillna方法将空值填充为合适的数值，例如：

df.fillna(0, inplace=True)

如果仍然无法解决问题，可以尝试调整数据库中的数据类型，使其与Excel表格中的数据类型一致。