求一组数据算法：以相同人员编号+料号分组，业务日期降序，退料抵扣领料记录

yanele 2023-01-07 13:46:34

求助，如何以相同【人员编号+料号】分组，【业务日期】降序，退料抵扣领料记录，具体见图形表达示例：

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若某末级聚类漏归类，代码自动补「未明确分类」兜底，保证合计=100%。：同结构，rows 长度=2（卡料/固件升级失败/冒烟着火等剩余 2 个）。：stats_json + 根因表 ②③ 的关键归纳（按量降序前 20）。（500 单有 12+6 个分项块，是这步主要校验对象）、禁止「N 单」。「漏电/跳闸」一次 + 「冒烟/着火」一次（prompt 同前。每个主题（如「功能建议」20 单）再调一次。（无 LLM）先扫：号格式、占比≤2位、导读，TOP 表/结论数字不动）。，节选）：6 个主题分组，各带。

在供应链与采购数据分析中，Excel凭借灵活性和低门槛成为业务人员最常用的工具。通过数据清洗、表格规范化和数据透视表，可以将零散的采购明细转化为结构化报表，为成本控制、供应商管理和库存决策提供依据。移动加权平均作为库存成本核算的核心方法，能准确反映真实库存价值，避免简单平均价的误导。结合指数平滑和FORECAST.ETS等预测函数，还可以对采购需求进行科学的趋势判断，并联动安全库存、在途订单等字段生成采购建议。库龄分析、周转率和缺货预警则进一步帮助识别库存健康度。掌握这些Excel技巧，不仅适用于日常供应链

内容概要：本研究聚焦于建筑群储能系统的鲁棒调度问题，提出了一种融合周期增强时序预测与帕累托多目标优化的协同调度策略。首先，通过引入周期性特征增强的预测模型（如周期感知LightGBM），对建筑群的源-荷不确定性进行精准解析，提升负荷与可再生能源出力的预测精度。在此基础上，构建以经济成本最低、碳排放最少和系统稳定性最高为目标的多目标优化模型，并采用NSGA-II等先进多目标进化算法求解，获得帕累托最优解集，实现低碳、经济、稳定的协同优化。该方法充分考虑了实际运行中的多重不确定性与多维目标冲突，提升了储能调度的鲁棒性与实用性，适用于复杂城市建筑群能源系统的智能化管理。; 适合人群：具备一定电力系统、优化算法或机器学习基础，从事能源互联网、综合能源系统、智能电网等相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标：①解决建筑群中光伏、负荷等波动性强带来的储能调度不确定性问题；②在经济性、低碳性与系统稳定性等多个相互制约的目标间寻求均衡优化方案；③为多主体、多目标的综合能源系统调度提供可复现的技术路径与代码参考。; 阅读建议：此资源结合了数据驱动预测与多目标优化两大核心技术，建议读者在学习过程中重点关注周期特征构造方法、多目标建模思路以及NSGA-II算法的应用细节，结合提供的Python代码进行实践调试，深入理解从预测到优化的全流程设计逻辑。

源码链接： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 经过对网络上众多解决方案的探索，涵盖诸如【启用“优化为最佳性能”模式】【禁用任务栏的透明效果】【执行注册表配置】【调整硬件中断处理方式至MSI模式】等一系列措施，均未能成功解决问题。最终，在国外发现了能够有效解决该问题的方法。用户可以选择采用静默安装的方式运行SilentSetup.cmd文件，或者执行手动安装程序，安装完成之后依照指示进行相关设置，并在系统重启动后即可完成配置。

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