Как можно упорядочить новые значения и добавить их к уже имеющимся?

Для того чтобы упорядочить новые значения и добавить их к уже имеющимся в ваших таблицах, вам нужно выполнить несколько шагов. Предположим, что у вас есть две таблицы:

1. **Таблица оприходования** — содержит информацию о том, какие товары были приняты на склад, и их количество. Например:
   - Артикул
   - Количество

2. **Таблица склада** — содержит информацию о том, какие товары уже находятся на складе и их количество. Например:
   - Артикул
   - Количество

### Шаги для обновления данных:

1. **Объединение таблиц**: 
   Вам нужно сопоставить артикулы из таблицы оприходования с артикулами на складе. Это можно сделать с помощью SQL-запроса, если ваши данные находятся в базе данных, или с использованием языка программирования (например, Python с библиотеками pandas).

2. **Обработка количества**:
   После того как вы сопоставите артикулы, вам нужно будет для каждого артикула обновить количество на складе, добавив к существующему количеству количество из таблицы оприходования.

### Пример на SQL:

Если вы используете SQL, можете сделать что-то вроде этого:

```sql
UPDATE warehouse w
SET w.quantity = w.quantity + o.quantity
FROM incoming o
WHERE w.article = o.article;
```

### Пример на Python с pandas:

Если вы используете Python с библиотекой pandas, процесс может выглядеть следующим образом:

```python
import pandas as pd

# Примерные данные
incoming_data = {
    'article': ['A001', 'A002', 'A003'],
    'quantity': [10, 5, 2]
}

warehouse_data = {
    'article': ['A001', 'A002', 'B001'],
    'quantity': [20, 15, 8]
}

# Создаем DataFrame
incoming_df = pd.DataFrame(incoming_data)
warehouse_df = pd.DataFrame(warehouse_data)

# Объединяем таблицы
combined_df = warehouse_df.merge(incoming_df, on='article', how='left', suffixes=('_warehouse', '_incoming'))

# Заполняем NaN значениями из opincoming количеств
combined_df['quantity_warehouse'].fillna(0, inplace=True)

# Обновляем количество на складе
combined_df['total_quantity'] = combined_df['quantity_warehouse'] + combined_df['quantity_incoming'].fillna(0)

# Получаем итоговую таблицу
result_df = combined_df[['article', 'total_quantity']]

print(result_df)
```

### Объяснение:

1. **Чтение данных**: В CSV-файлы импортируются данные о оприходовании и наличии на складе.
2. **Слияние таблиц**: Объединяются обе таблицы по артикулу.
3. **Обновление значений**: Количество на складе обновляется путем сложения существующего количества и количества из оприходования.
4. **Вывод результата**: Итоговая таблица содержит артикула и обновленные количества.

### Заключение:

Таким образом, вы сможете сопоставить артикулы и обновить количество товаров на складе с учетом новых поступлений. Выбор конкретного метода зависит от вашего рабочего окружения и доступных инструментов.