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），不是空行则不做处理，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)
for i, value in enumerate(data['onlinetime']):
    if pd.isna(value):
        data['onlinetime'].iloc[i] = 60 * (24 - data['logintime'].iloc[i])

# 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。这里使用了一个循环遍历每个空值，然后根据对应的 logintime 填充 onlinetime 列。

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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。

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。