根据读取已知列数据“种植地块，作物编号，作物名称，作物类型，种植面积/亩，种植季次，地块类型，每亩产量/斤，种植成本/(元/亩)，销售单价/(元/斤)，地块面积/亩，是否为豆类，2023年预期销售量，最低销售单价”文件来解决来以下文档中的问题一的相关python代码

要解决上述问题一的相关Python代码，首先需要理解的是我们要基于提供的数据集来进行数据分析及建模。以下是解决问题一所需的一些基础步骤及其对应的伪代码示例：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_excel('2023年乡村农作物种植和相关统计数据.xlsx')

def optimize_cropping_plan(years, waste_or_discount):
    """
    优化种植计划函数。
    
    参数:
        years: list, 包含需要规划的年份范围，例如[2024, 2025, ..., 2030]。
        waste_or_discount: str, 表示对于超出预测销量的部分如何处理，"waste"代表滞销浪费，"discount"代表打折出售。
        
    返回:
        DataFrame, 含有最佳种植方案的数据表。
    """
    # 初始化输出DataFrame
    output_df = pd.DataFrame()

    for year in years:
        # 这里应当实现具体的优化算法逻辑，如线性规划等
        # 示例中使用了简单的假设以展示流程
        optimized_plan = data.copy()
        
        if waste_or_discount == 'waste':
            # 如果是滞销，则调整产量不超过预期销量
            optimized_plan['每亩产量'] = optimized_plan.apply(lambda row: min(row['每亩产量'], row['2023年预期销售量']/row['种植面积']), axis=1)
            
        elif waste_or_discount == 'discount':
            # 如果是打折，则可以根据折扣后的收益最大化调整产量
            optimized_plan['每亩产量'] = optimized_plan.apply(lambda row: max((row['销售单价']*0.5 - row['种植成本']) * row['种植面积'], 0), axis=1)

        # 添加年份字段
        optimized_plan['年份'] = year
        
        # 将结果追加到output_df
        output_df = pd.concat([output_df, optimized_plan])

    return output_df

# 定义需要计算的年份
years = range(2024, 2031)

# 计算两种情况下的优化方案
solution_waste = optimize_cropping_plan(years, 'waste')
solution_discount = optimize_cropping_plan(years, 'discount')

# 输出结果至Excel文件
solution_waste.to_excel('result1_1.xlsx', index=False)
solution_discount.to_excel('result1_2.xlsx', index=False)

请注意以上代码仅为示意性的实现方式，具体实现时需结合实际需求设计更精确的算法。例如，在`optimize_cropping_plan`函数内部，真正的优化过程可能涉及复杂的线性规划或其他类型的数学模型。此外，还需注意处理诸如豆类作物强制轮作、避免作物连续种植导致的减产等问题。