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导语：库存管理的主要方法有哪些呢?库存的控制管理方法主要有两种：推动式的和拉动式的。库存管理的内容：物料的出入库，物料的移动管理，库存盘点，库存物料信息分析。以下是我跟大家介绍的内容，希望能够帮助到大家!
再订货点库存法
再订货点是用来明确启动补给订货策略时的货品单位数。一旦存货量低于再订货点即补给订货。当需求量或完成周期存在不确定性的时候，须使用合适的安全库存来缓冲或补偿不确定因素。
再订货点=采购提前期消耗量+安全库存
企业为了保证生产经营活动的顺利进行，必须提前若干天数购入存货，提前的天数就是订货提前期。一般情况下，订货提前期应等于交货天数。提前进货的条件下，企业再次发出订货单时尚有存货的库存量，就是再订货点。一般情况下，在考虑到保险库存时，再订货点(R)的数量应等于交货时间(L)与平均每日需求量(d)之积再加上保险储备量(B)。
ABC重点控制法
1.对A类存货的控制，要计算每个项目的经济订货量和订货点，尽可能适当增加订购次数，以减少存货积压，也就是减少其昂贵的存储费用和大量的.资金占用;同时，还可以为该类存货分别设置永续盘存卡片，以加强日常控制。
2.对B类存货的控制，也要事先为每个项目计算经济订货量和订货点，同时也可以分享设置永续盘存卡片来反映库存动态，但要求不必像A类那样严格，只要定期进行概括性的检查就可以了，以节省存储和管理成本。
3.对于C类存货的控制，由于它们为数众多，而且单价又很低，存货成本也较低，因此，可以适当增加每次订货数量，减少全年的订货次数，对这类物资日常的控制方法，一般可以采用一些较为简化的方法进行管理。常用的是“双箱法”。
经济批量法(EOQ)
1.在一定时期内，确知某项库存的耗用量/销售量，这一数量在分析期保持不变。
2.每次订货成本固定不变。如订购原材料所花费的定单费、接收验货费用等。
3.单件库存储存成本固定不变，如仓库保管费、保险费以及库存资金占用的机会成本等。
4.库存能得到及时补充，因而不考虑保险库存。
库存管理模型的分类：
(1)不同的生产和供应情况采用不同的库存模型。按订货方式分类，可分为5种订货模型。
①定期定量模型:订货的数量和时间都固定不变。
②定期不定量模型:订货时间固定不变，而订货的数量依实际库存量和最高库存量的差别而定。
③定量不定期模型：当库存量低于订货点时就补充订货，订货量固定不变。
④不定量不定期模型：订货数量和时间都不固定。以上4种模型属于货源充足、随时都能按需求量补充订货的情况。
⑤有限进货率定期定量模型：货源有限制，需要陆续进货。
(2)库存管理模型按供需情况分类可分为确定型和概率型两类。确定型模型的主要参数都已确切知道;概率型模型的主要参数有些是随机的。
1、讲授法：
属于传统模式的培训方式，是指培训师通过语言表达，系统的向受训者传授知识，期望这些受训者能记住其中的重要观念与特定知识。
2、工作轮换法：
这是一种在职培训的方法，指让受训者在预定的时期内变换工作岗位，使其获得不同岗位的工作经验，一般主要用于新进员工。现在很多企业采用工作轮换则是为培养新入职企业的年轻管理人员或有管理潜力的未来的管理人员。
3、工作指导法或教练/实习法：
这种方法是由一位有经验的技术能手或直接主管人员在工作岗位上对受训者进行培训，如果是单个的一对一的现场个别培训则称为企业常用的师带徒培训。负责指导的教练的任务是交给受训者如何做，提出如何做好的建议，并对受训者进行鼓励。
这种方法并一定要有详细、完整的教学计划，但应注意培训的要点：第一，关键工作环节的要求；第二，做好工作的原则和技巧；第三，须避免、防止的问题和错误。这种方法应用广泛，可用于基层生产工人。
4、研讨法：
研讨法培训的目的是为了提高能力，培养意识，交流信息，产生新知。比较适宜于管理人员的训练或用于解决某些有一定难度的管理问题。
5、视听技术法：
就是利用现代视听技术（如投影仪、录像、电视、电影、电脑等工具）对员工进行培训。
6、 案例研究法：
指为参加培训的学员提供员工或组织如何处理棘手问题的书面描述，让学员分析和评价案例，提出解决问题的建议和方案的培训方法。
7、较色扮演法：
在一个模拟的工作环境中，制定参加者扮演某一种角色，借助角色的演练来理解角色的内容，模拟性的处理工作事务，从而提高处理各种问题的能力。
8、企业内部电脑网络培训法：
指企业通过内部网，将文字、图片及影音文件等培训资料放在网络上，形成一个网上资料馆，网上课堂供员工记性课程的学习。
扩展资料：
企业培训的效果在很大程度上取决于培训方法的选择，当前，企业培训的方法有很多种，不同的培训方法具有不同的特点，其自身也是各有优劣。要选择到合适有效的培训方法，需要考虑到培训的目的、培训的内容、培训对象的自身特点及企业具备的培训资源等因素。
在人力资源开发中，究竟选用何种培训方式与方法，经常需要考虑的因素主要有：
1、学习的目标。学习目标对培训方法的选择有着直接的影响。一般说来，学习目标若为认识或了解一般的知识，那么，程序化的教学、多媒体教学、演讲、讨论、个案研读等多种方法均能采用；若学习目标为掌握某种应用技能或特殊技能，则示范、实习、模拟等方法应列为首选。
2、所需的时间。由于各种培训方法所需要的时间的长短不一样，所以，培训方式的选择还受着时间因素的影响。有的训练方式需要较长的准备时间，如多媒体教学、影录带教学；有的培训实施起来则时间较长，如自我学习，这就需要根据企业组织、学习者以及培训教员个人所能投入的时间来选择适当的培训方式。
3、所需的经费。有的培训方式需要的经费较少，而有的则花费较大。如演讲、脑力激荡、小组讨论等方法，所需的经费一般不会太高，差旅费和食宿费是主要的花费；而影音互动学习和多媒体教学则花费惊人，如各种配套设备购买等需要投入相当的资金。因此需考虑到企业组织与学员的消费能力和承受能力。
4、学员的数量。学员人数的多少还影响着培训方式的选择。当学员人数不多时，小组讨论或角色扮演将是不错的培训方法；但当学员人数众多时，演讲、多媒体教学、举行大型的研讨会可能比较适当。因为学员人数的多少不仅仅影响着培训方式，而且影响着培训的效果。
5、学员的特点。学习者所具备的基本知识和技能的多少，也影响着培训方式的选择。
6、相关科技的支持。有的培训方式是需要相关的科技知识或技术工具予以支持。如，电脑化训练自然需要电脑的配合；影音互动学习至少需要会用电脑和影碟机；多媒体教学则需要更多的声光器材的支持。所以，培训单位或组织能否提供相关的技术和器材，将直接影响着高科技训练方式的采用。
按照培训职责
第一类：应岗培训，目的是为了让员工达到上岗的要求。
第二类：提高培训，提升岗位业绩。
第三类：发展培训，对员工进行职业生涯规划方面的培训，中国有一千万家企业，进行此类培训的公司不足千分之一。
第四类：人文培训，讲人文，讲音乐，亲子教育，讲服装搭配，不足万分之一。
第五类：拓展培训，这是一种户外体验式培训。体验式培训强调员工去"感受"学习，而不是单在课堂上听讲。在体验式培训中，员工是过程的主宰。如果员工感到课程的进程由他们掌控，他们将更加注意活动的过程--没有人比自己更能走近自己的内心。拓展培训也是企业更加喜欢和务实的一种类型。
拓展培训揉合了高挑战及低挑战的元素，学员从中在个人和团队的层面，都可透过危机感、领导、沟通、面对逆境和辅导的培训而得到提升。
拓展培训强调学员去「感受」学习，而不仅仅在课堂上听讲。研究资料表明，传统课堂式学习的吸收程度大约为25%，而要求学员参与实际操作的体验式学习吸收程度高达75%，能更加有效地将资讯传授给学员。拓展培训正是一种典型的户外体验式培训。
以体验，经验分享为教学形式的拓展训练的出现，打破了传统的培训模式，它并不灌输你某种知识或训练某种技巧，而是设定一个特殊的环境，让你直接参与整个教学过程，在参与的同时，去完成一种体验，进行自我反思，获得某些感悟。
它吸收了国外先进的经验，同时注意适应中国人的心理特征与接受风格，将大部分课程放在户外，精心设置了系列新颖、刺激的情景，让学员主动地去体会，去解决问题，在参与、体验的过程中，心理受到挑战，思想得到启发。
然后通过学员共同讨论总结，进行经验分享，感悟出种种具有丰富现代人文精神和管理内涵的道理。在特定的环境中去思考、去发现、去醒悟，对自己、对同事、对团队重新认识、重新定位。
拓展培训这种形式既安全又有一定的趣味性，易于被学员接受。但拓展培训的最终目的，是让学员将培训活动中的所得应用到工作中去。如果缺乏专业培训师的指导及意见，则很难达到理想的效果。
参考资料：百度百科-企业培训方法
导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于python检测一列有多少的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
Python怎么检验数据分布1.每个维度都画出来，看直方图，肉眼判别。python中可以用matplotlib画图。
2.连续的分布:KolmogorovSmirnov(k-s)test或者Cramér–vonMises(CvM)test
3.离散的分布:Chi-Squaretest
4.正态性可以用Lilliforstest
5.通常而言，你会发现这些数据不是从常见分布来的；什么分布并不重要，常见分布只是简化计算用的。
2，3和4的python实现详见scipy.stats或者statsmodels.stats这两个库的文档
像Excel一样使用Python（一）
在进行数据处理时，如果数据简单，数量不多，excel是大家的首选。但是当数据众多，类型复杂，需要灵活地显示切片、进行索引、以及排序时，python会更加方便。借助python中的numpy和pandas库，它能快速完成各种任务，包括数据的创建、检查、清洗、预处理、提取、筛选、汇总、统计等。接下来几篇文章，将以excel为参照，介绍python中数据的处理。
提到pandas，那就不得不提两类重要的数据结构，Series和DataFrame，这两类数据结构都是建立在numpy的数组array基础上。与array相比，Series是一个一维的数据集，但是每个数据元素都带有一个索引，有点类似于字典。而DataFrame在数组的基础上，增加了行索引和列索引，类似于Series的字典，或者说是一个列表集。
所以在数据处理前，要安装好numpy，pandas。接下来就看看如何完成一套完整的数据操作。
创建数据表的方法分两种，分别是从外部导入数据，以及直接写入数据。
在python中，也可外部导入xlsx格式文件，使用read_excel()函数：
importpandasaspd
frompandasimportDataFrame，Series
data=DataFrame(pd.read_excel('c:/python27/test.xlsx'))
printdata
输出：
GeneSizeFunction
0arx1411NaN
1arx2550monooxygenase
2arx3405aminotransferase
……
即：调用pandas中read_excel属性，来读取文件test.xlsx，并转换成DataFrame格式，赋给变量data。在每一行后，自动分了一个索引值。除了excel，还支持以下格式文件的导入和写入：
Python写入的方法有很多，但还是不如excel方便。常用的例如使用相等长度的字典或numpy数组来创建：
data1=DataFrame(
{'Gene':['arx1'，'arx2'，'arx3']，
'Size':[411，550，405]，
'Func':[np.NaN，'monooxygenase'，'aminotransferase']})
printdata1
输出
FuncGeneSize
0NaNarx1411
1monooxygarx2550
2aminoarx3405
分配一个行索引后，自动排序并输出。
在python中，可以使用info()函数查看整个数据的详细信息。
printdata.info()
输出
RangeIndex:7entries，0to6
Datacolumns(total3columns):
Gene7non-nullobject
Size7non-nullint64
Function5non-nullobject
dtypes:int64(1)，object(2)
memoryusage:240.0+bytes
None
此外，还可以通过shape，column，index，values，dtypes等函数来查看数据维度、行列组成、所有的值、数据类型：
printdata1.shape
printdata1.index
printdata1.columns
printdata1.dtypes
输出
(3，3)
RangeIndex(start=0，stop=3，step=1)
Index([u'Func'，u'Gene'，u'Size']，dtype='object')
Funcobject
Geneobject
Sizeint64
dtype:object
在excel中可以按“F5”，在“定位条件”中选择“空值”，选中后，输入替换信息，再按“Ctrl+Enter”即可完成替换。
在python中，使用函数isnull和notnull来检测数据丢失，包含空值返回True，不包含则返回False。
pd.isnull(data1)
pd.notnull(data1)
也可以使用函数的实例方法，以及加入参数，对某一列进行检查：
printdata1['Func'].isnull()
输出
FuncGeneSize
0TrueFalseFalse
1FalseFalseFalse
2FalseFalseFalse
再使用fillna对空值进行填充：
data.fillna(value=0)
#用0来填充空值
data['Size'].fillna(data1['Size'].mean())
#用data1中Size列的平均值来填充空值
data['Func']=data['Func'].map(str.strip)
#清理Func列中存在的空格
Excel中可以按“Ctrl+F”，可调出替换对话框，替换相应数据。
Python中，使用replace函数替换：
data['Func'].replace('monooxygenase'，'oxidase')
将Func列中的'monooxygenase'替换成'oxidase'。
Excel中，通过“数据-筛选-高级”可以选择性地看某一列的唯一值。
Python中，使用unique函数查看：
printdata['Func'].unique()
输出
[nanu'monooxygenase'u'aminotransferase'u'methyltransferase']
Excel中，通过UPPER、LOWER、PROPER等函数来变成大写、小写、首字母大写。
Python中也有同名函数：
data1['Gene'].str.lower()
Excel中可以通过“数据-删除重复项”来去除重复值。
Python中，可以通过drop_duplicates函数删除重复值：
printdata['Func'].drop_duplicates()
输出
0NaN
1monooxygenase
2aminotransferase
3methyltransferase
Name:Func，dtype:object
还可以设置“keep=’last’”参数，后出现的被保留，先出现的被删除：
printdata['Func'].drop_duplicates(keep='last')
输出
2aminotransferase
3methyltransferase
6monooxygenase
8NaN
Name:Func，dtype:object
内容参考：
PythonForDataAnalysis
蓝鲸网站分析博客，作者蓝鲸（王彦平）
python数据统计分析1.常用函数库
?scipy包中的stats模块和statsmodels包是python常用的数据分析工具，scipy.stats以前有一个models子模块，后来被移除了。这个模块被重写并成为了现在独立的statsmodels包。
?scipy的stats包含一些比较基本的工具，比如：t检验，正态性检验，卡方检验之类，statsmodels提供了更为系统的统计模型，包括线性模型，时序分析，还包含数据集，做图工具等等。
2.小样本数据的正态性检验
(1)用途
?夏皮罗维尔克检验法(Shapiro-Wilk)用于检验参数提供的一组小样本数据线是否符合正态分布，统计量越大则表示数据越符合正态分布，但是在非正态分布的小样本数据中也经常会出现较大的W值。需要查表来估计其概率。由于原假设是其符合正态分布，所以当P值小于指定显著水平时表示其不符合正态分布。
?正态性检验是数据分析的第一步，数据是否符合正态性决定了后续使用不同的分析和预测方法，当数据不符合正态性分布时，我们可以通过不同的转换方法把非正太态数据转换成正态分布后再使用相应的统计方法进行下一步操作。
(2)示例
(3)结果分析
?返回结果p-value=0.029035290703177452，比指定的显著水平（一般为5%）小，则拒绝假设：x不服从正态分布。
3.检验样本是否服务某一分布
(1)用途
?科尔莫戈罗夫检验(Kolmogorov-Smirnovtest)，检验样本数据是否服从某一分布，仅适用于连续分布的检验。下例中用它检验正态分布。
(2)示例
(3)结果分析
?生成300个服从N(0，1)标准正态分布的随机数，在使用k-s检验该数据是否服从正态分布，提出假设：x从正态分布。最终返回的结果，p-value=0.9260909172362317，比指定的显著水平（一般为5%）大，则我们不能拒绝假设：x服从正态分布。这并不是说x服从正态分布一定是正确的，而是说没有充分的证据证明x不服从正态分布。因此我们的假设被接受，认为x服从正态分布。如果p-value小于我们指定的显著性水平，则我们可以肯定地拒绝提出的假设，认为x肯定不服从正态分布，这个拒绝是绝对正确的。
4.方差齐性检验
(1)用途
?方差反映了一组数据与其平均值的偏离程度，方差齐性检验用以检验两组或多组数据与其平均值偏离程度是否存在差异，也是很多检验和算法的先决条件。
(2)示例
(3)结果分析
?返回结果p-value=0.19337536323599344，比指定的显著水平（假设为5%）大，认为两组数据具有方差齐性。
5.图形描述相关性
(1)用途
?最常用的两变量相关性分析，是用作图描述相关性，图的横轴是一个变量，纵轴是另一变量，画散点图，从图中可以直观地看到相关性的方向和强弱，线性正相关一般形成由左下到右上的图形；负面相关则是从左上到右下的图形，还有一些非线性相关也能从图中观察到。
(2)示例
(3)结果分析
?从图中可以看到明显的正相关趋势。
6.正态资料的相关分析
(1)用途
?皮尔森相关系数（Pearsoncorrelationcoefficient）是反应两变量之间线性相关程度的统计量，用它来分析正态分布的两个连续型变量之间的相关性。常用于分析自变量之间，以及自变量和因变量之间的相关性。
(2)示例
(3)结果分析
?返回结果的第一个值为相关系数表示线性相关程度，其取值范围在[-1，1]，绝对值越接近1，说明两个变量的相关性越强，绝对值越接近0说明两个变量的相关性越差。当两个变量完全不相关时相关系数为0。第二个值为p-value，统计学上，一般当p-value0.05时，可以认为两变量存在相关性。
7.非正态资料的相关分析
(1)用途
?斯皮尔曼等级相关系数(Spearman’scorrelationcoefficientforrankeddata)，它主要用于评价顺序变量间的线性相关关系，在计算过程中，只考虑变量值的顺序（rank，值或称等级），而不考虑变量值的大小。常用于计算类型变量的相关性。
(2)示例
(3)结果分析
?返回结果的第一个值为相关系数表示线性相关程度，本例中correlation趋近于1表示正相关。第二个值为p-value，p-value越小，表示相关程度越显著。
8.单样本T检验
(1)用途
?单样本T检验，用于检验数据是否来自一致均值的总体，T检验主要是以均值为核心的检验。注意以下几种T检验都是双侧T检验。
(2)示例
(3)结果分析
?本例中生成了2列100行的数组，ttest_1samp的第二个参数是分别对两列估计的均值，p-value返回结果，第一列1.47820719e-06比指定的显著水平（一般为5%）小，认为差异显著，拒绝假设；第二列2.83088106e-01大于指定显著水平，不能拒绝假设：服从正态分布。
9.两独立样本T检验
(1)用途
?由于比较两组数据是否来自于同一正态分布的总体。注意：如果要比较的两组数据不满足方差齐性，需要在ttest_ind()函数中添加参数equal_var=False。
(2)示例
(3)结果分析
?返回结果的第一个值为统计量，第二个值为p-value，pvalue=0.19313343989106416，比指定的显著水平（一般为5%）大，不能拒绝假设，两组数据来自于同一总结，两组数据之间无差异。
10.配对样本T检验
(1)用途
?配对样本T检验可视为单样本T检验的扩展，检验的对象由一群来自正态分布独立样本更改为二群配对样本观测值之差。它常用于比较同一受试对象处理的前后差异，或者按照某一条件进行两两配对分别给与不同处理的受试对象之间是否存在差异。
(2)示例
(3)结果分析
?返回结果的第一个值为统计量，第二个值为p-value，pvalue=0.80964043445811551，比指定的显著水平（一般为5%）大，不能拒绝假设。
11.单因素方差分析
(1)用途
?方差分析(AnalysisofVariance，简称ANOVA)，又称F检验，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。方差分析主要是考虑各组之间的平均数差别。
?单因素方差分析（One-wayAnova），是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异。
?当因变量Y是数值型，自变量X是分类值，通常的做法是按X的类别把实例成分几组，分析Y值在X的不同分组中是否存在差异。
(2)示例
(3)结果分析
?返回结果的第一个值为统计量，它由组间差异除以组间差异得到，上例中组间差异很大，第二个返回值p-value=6.2231520821576832e-19小于边界值（一般为0.05），拒绝原假设，即认为以上三组数据存在统计学差异，并不能判断是哪两组之间存在差异。只有两组数据时，效果同stats.levene一样。
12.多因素方差分析
(1)用途
?当有两个或者两个以上自变量对因变量产生影响时，可以用多因素方差分析的方法来进行分析。它不仅要考虑每个因素的主效应，还要考虑因素之间的交互效应。
(2)示例
(3)结果分析
?上述程序定义了公式，公式中，"~"用于隔离因变量和自变量，”+“用于分隔各个自变量，":"表示两个自变量交互影响。从返回结果的P值可以看出，X1和X2的值组间差异不大，而组合后的T:G的组间有明显差异。
13.卡方检验
(1)用途
?上面介绍的T检验是参数检验，卡方检验是一种非参数检验方法。相对来说，非参数检验对数据分布的要求比较宽松，并且也不要求太大数据量。卡方检验是一种对计数资料的假设检验方法，主要是比较理论频数和实际频数的吻合程度。常用于特征选择，比如，检验男人和女人在是否患有高血压上有无区别，如果有区别，则说明性别与是否患有高血压有关，在后续分析时就需要把性别这个分类变量放入模型训练。
?基本数据有R行C列，故通称RC列联表(contingencytable)，简称RC表，它是观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类时所列出的频数表。
(2)示例
(3)结果分析
?卡方检验函数的参数是列联表中的频数，返回结果第一个值为统计量值，第二个结果为p-value值，p-value=0.54543425102570975，比指定的显著水平（一般5%）大，不能拒绝原假设，即相关性不显著。第三个结果是自由度，第四个结果的数组是列联表的期望值分布。
14.单变量统计分析
(1)用途
?单变量统计描述是数据分析中最简单的形式，其中被分析的数据只包含一个变量，不处理原因或关系。单变量分析的主要目的是通过对数据的统计描述了解当前数据的基本情况，并找出数据的分布模型。
?单变量数据统计描述从集中趋势上看，指标有：均值，中位数，分位数，众数；从离散程度上看，指标有：极差、四分位数、方差、标准差、协方差、变异系数，从分布上看，有偏度，峰度等。需要考虑的还有极大值，极小值（数值型变量）和频数，构成比（分类或等级变量）。
?此外，还可以用统计图直观展示数据分布特征，如：柱状图、正方图、箱式图、频率多边形和饼状图。
15.多元线性回归
(1)用途
?多元线性回归模型（multivariablelinearregressionmodel），因变量Y（计量资料）往往受到多个变量X的影响，多元线性回归模型用于计算各个自变量对因变量的影响程度，可以认为是对多维空间中的点做线性拟合。
(2)示例
(3)结果分析
?直接通过返回结果中各变量的P值与0.05比较，来判定对应的解释变量的显著性，P0.05则认为自变量具有统计学意义，从上例中可以看到收入INCOME最有显著性。
16.逻辑回归
(1)用途
?当因变量Y为2分类变量（或多分类变量时）可以用相应的logistic回归分析各个自变量对因变量的影响程度。
(2)示例
(3)结果分析
?直接通过返回结果中各变量的P值与0.05比较，来判定对应的解释变量的显著性，P0.05则认为自变量具有统计学意义。
急急急！python根据原excel数据新加一列数字从1-75，如何实现？百度会吞缩进，我发其他网站了。paste.ubuntu
#安装
whileTrue:
try:
importopenpyxl
break
except:
print('未安装openpyxl库，正在安装')
fromosimportsystem
system('pipinstall-iopenpyxl')
#保存xlsx
defsave_xlsx(list1，path):
#创建一个excel工作簿
wb=openpyxl.Workbook()
#创建之后可以通过active获取默认的第一个
ws1=wb.active
#通过append来添加一行数据
forconteninlist1:
ws1.append(conten)
#保存
wb.save(path)
#读取xlsx
defread_xlsx(path):
#打开文件：
excel=openpyxl.load_workbook(path)
#获取sheet，索引获取
table=excel.get_sheet_by_name(excel.get_sheet_names()[0])
#返回数据
returnlist(map(list，table.values))
#1-75循环生成器
defloop(s，e):
i=s
whileTrue:
ifi==e:
i=s
yieldi
i+=1
if__name__=='__main__':
path='D://book.xlsx'?#文件路径
l=loop(1，75)?#左闭右开，不包括75
datas=read_xlsx(path)?#读取文件
#处理数据，不确定是不是有多个数字的情况，这里按多个数字写的
lins=None
forrowindatas[1:]:
iflins!=row[0]:?#判断的数字在哪一列？索引值
lins=row[0]
l=loop(1，75)
row.append(l.__next__())
save_xlsx(datas，path)?#覆盖保存新文件
print('完成')
python如何读取excel指定单元格内容1、首先打开电脑上编写python的软件。
2、然后新建一个py文件，如下图所示。
3、接着就是导入xlrd包，读取表格的函数就在这里面，如下图所示。
4、然后就是打开想要读取的表格，如下图所示。
5、接着就是指定要读取一个excel表中的那个表格。
6、然后就是根据sheet索引获取sheet内容。
7、最后就是读取一个表格中的行或列的值，就完成了。
python检测人数代码？您好！下面是一
电话+V：159999-78052
机构由一批拥有10年以上开发管理经验，且来自互联网或研究机构的IT精英组成，负责研究、开发教学模式和课程内容。公司具有完善的课程研发体系，一直走在整个行业发展的前端，在行业内竖立起了良好的品质口碑。
