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）

你可以使用 `pandas` 库，读取 `xlsx` 数据并处理空值。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)

# 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。

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写一个python代码 将一个xlsx数据中的第三列为onlinetime数据，数据类型为int，第六列数据为logintime，类型为int，如果一行数据的第六列为空则将第三列的值复制到第六列，不是空行则不做处理，并保存此文件

可以使用 Pandas 库来读取和处理 Excel 文件，具体实现如下：

import pandas as pd

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

# 处理数据
for i in df.index:
    # 判断第六列是否为空
    if pd.isna(df.loc[i, 'logintime']):
        # 如果为空则将第三列的值复制到第六列
        df.loc[i, 'logintime'] = df.loc[i, 'onlinetime']

# 保存文件
df.to_excel('data_processed.xlsx', index=False)

其中，`pd.isna()` 用于判断一个值是否为空，`df.loc` 用于访问 DataFrame 中的某个元素，`to_excel()` 用于将 DataFrame 保存为 Excel 文件。需要注意的是，保存文件时需要将 `index` 参数设为 `False`，否则会将行索引也保存到文件中。

用 python写代码，读取一个xlsx文件，如果第六列roleid_onlinetime_mean列的值为空则用第四列onlinetime_sum数据除以第三列角色数量的数据填充，并保存文件。

好的，这里是Python代码来完成这个任务，同样使用openpyxl库：

import openpyxl

# 打开Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('your_file.xlsx')

# 选择第一个工作表
ws = wb.worksheets[0]

# 遍历每一行，如果roleid_onlinetime_mean列为空则用onlinetime_sum/角色数量填充
for row in ws.iter_rows(min_row=2):
    if not row[5].value:
        onlinetime_sum = row[3].value
        role_num = row[2].value
        if role_num:
            row[5].value = onlinetime_sum / role_num

# 保存Excel文件
wb.save('your_file.xlsx')

请将代码中的“your_file.xlsx”替换为您要读取和保存的实际文件名。注意，如果存在多个工作表，请使用正确的工作表索引或名称。