摘要：
简单移动平均，利用Numpy、Pandas import random data = [random.uniform(0, 10) for i in range(100)] # 生成100个 10以内的浮点数 import pandas as pd import numpy as np df = p 阅读全文
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import pandas as pd data = pd.read_excel('C:/Users/ivan/Desktop/工作簿4.xlsx',engine='openpyxl') data['岳阳库存'].fillna(0,inplace=True) # 缺失值填充为0 # 1.将keys 阅读全文
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# xtw 库存调整 import time import numpy as np import requests import pandas as pd import arrow def time_to_utc(localtime): utctime =arrow.get(localtime).t 阅读全文
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# xtw 库存调整 # 这一段没有比对 原库位sp库存一致 没有做排除 import time import numpy as np import arrow import requests import pandas as pd from openpyxl import Workbook imp 阅读全文
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# # xtw库存调整 # # 主要改进在于：尽可能将效期 录入到目标库位上。 # ''' # 无效期的 优先使用无效期批次的库存记录 （xjf-100-100 or 默认库位） # 有效期： # 优先使用带有修改批次的库存记录 # 次优先使用无效期批次的库存记录 # ''' # sheet ='d 阅读全文
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# xtw库存调整 # 主要改进在于：尽可能将效期 录入到目标库位上。 ''' 无效期的 优先使用无效期批次的库存记录 （xjf-100-100 or 默认库位） 有效期： 优先使用带有修改批次的库存记录 次优先使用无效期批次的库存记录 ''' sheet ='data' import numpy 阅读全文
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https://blog.csdn.net/weixin_44688529/article/details/127652649 阅读全文
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import time from dingtalkchatbot.chatbot import DingtalkChatbot import requests webhook ='https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=ca18f6c6fe 阅读全文
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# xtw 库存调整 # 这一段没有比对 原库位sp库存一致 没有做排除 import time import requests import pandas as pd from openpyxl import Workbook wb = Workbook() ws = wb.active # ti 阅读全文
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import requests as req from openpyxl import Workbook import re session_wms = req.Session() login_url = "https://apollo-api.xtw-tech.com/v1/auth/token" 阅读全文