ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'Spot_-13070'

这个错误是因为在尝试将字符串转换为整数时出现了问题。根据引用\[1\]和引用\[2\]的描述，你尝试使用int()函数将数据框中的某些列转换为整数，但是出现了TypeError和ValueError。这可能是因为这些列中包含了无法转换为整数的非数字字符。

为了解决这个问题，你可以使用pandas库中的fillna()函数将空白位置填充为0，如引用\[3\]所述。这样可以确保在进行数值计算时不会出现类型错误。你可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入pandas库：`import pandas as pd`
2. 读取CSV文件并创建数据框：`df = pd.read_csv('your_file.csv')`
3. 使用fillna()函数将空白位置填充为0：`df.fillna(0, inplace=True)`
4. 将需要进行数值计算的列转换为整数类型：`df\[col3\] = df\[col3\].astype(int)`，`df\[col4\] = df\[col4\].astype(int)`
5. 进行数值计算：`dif = df\[col4\] - df\[col3\]`

通过这种方法，你可以确保在进行数值计算时不会出现类型错误，并且空白位置会被填充为0。希望这可以帮助到你解决问题！\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [在Python中以CSV填充空点](https://blog.csdn.net/weixin_42392367/article/details/118818836)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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