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。

相关问题

用 python写代码，读取一个xlsx文件，如果第六列的值为空则用第4列的数据除以第三列的数据填充，并保存文件。

您可以使用 Python 中的 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('your_file_name.xlsx')

# 判断第六列是否为空，若为空则用第4列的数据除以第三列的数据填充
for index, row in df.iterrows():
    if pd.isna(row[5]):
        df.at[index, 5] = row[3] / row[2]

# 保存修改后的文件
df.to_excel('your_modified_file_name.xlsx', index=False)

上述代码中，`pd.read_excel` 函数用于读取 Excel 文件，`df.iterrows()` 方法用于遍历 DataFrame 中的每一行数据，`pd.isna()` 函数用于判断是否为空值，`df.at()` 方法用于修改 DataFrame 中的某个单元格数据，最后使用 `df.to_excel()` 方法将修改后的 DataFrame 保存为 Excel 文件。需要注意的是，文件名需要根据实际情况进行修改。

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。