последняя версия была 3.6.3

Сори с питоном попутал

Привет всем пишу на самом деле не сюда я все это но есть ПО по складскому учету

где можно реализовать скрипты на питоне или Р

кроме 1с и excel

или статьи как можно через питон и R автоматищировать складсклй учет

хотя бы на excel

Складской учет? В Р? для чего?

есть части гуглофагов, и они оттуда даже накладушки печататься выводят

для бухов автоматизировать процессы чтобы не вбивать формулы сложения и так далее

Хе. Они же должны иметь постоянные листы и формулы с ячейками за замком)))

да они есть но формулы вписываются руками нужен автоматический расчет

Не, что-то в той консерватории нужно поправлять

не представляю что бухам такое нужно, чего не достичь экселем/калком/просими спредшитами и сводными таблицами

покажете пример, может?

Вопрос тут в том, как нет готовых формульных модулей

Вообще не всё понятно из задачи)). Но мне кажется, что лучше убедить руководство нанять толкового 1сника. Потому что всё, что можно решить средствами 1С (а можно многое) лучше решать в  1С. Иначе потом будет мучительно больно за бесцельно прожитые годы. Пока выглядит как забивание гвоздей микроскопом.

Много лишних элементов, убрать много что можно

Всем привет.
кто сталкивался с подобным?
через
library(readxl)
library(plyr)
собираю инфу со всех файлов эксель в папке.
на выходе показывает что значения пустые http://prntscr.com/un1s3u
хотя они есть в эксельках.

сам скрипт
library(readxl)
library(plyr)
files <- list.files(path = "C:/Users/aaa/Desktop/aaa",
                   full.names = TRUE,
                   recursive = TRUE,
                   pattern = "*.xlsx")
data <- ldply(files, read_excel, sheet = "list1", skip = 1, col_names = TRUE)
data1 <- data[c(4,5,6,8,10)]
colnames(data1) <- c("date","col1","col2","col3","col4")


library(readxl)
library(plyr)
files <- list.files(path = "C:/Users/aa/Desktop/aa",
                   full.names = TRUE,
                   recursive = TRUE,
                   pattern = "*.xlsx")
data2 <- ldply(files, read_excel, sheet = "list2", skip = 1, col_names = TRUE)
data1_2 <- data2[c(5,6,7,8,9,10,11,12)]
colnames(data1_2) <- c("col1","date","col2)","col3","col4","col5","col6","col7")

на всякий случай проверьте, что в files не попадают временные файлы офиса