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如何根据特定值找到IDOC

有时候，我们会碰到这样的问题：系统中有大量的IDOC存在，我们手头有一些已知的信息，例如采购订单号，清账凭证号码，销售订单号，或者任何IDOC中可能包含的关键信息，根据这些信息，如何能找到对应的IDOC...下面，我将用一个例子来展示，在SAP S/4HANA系统中，如何根据采购订单号，找到对应的IDOC。 第一步：确定你要用什么字段来查找IDOC 在这个例子里，我用的是采购订单号。...在下列IDOC清单中（WE02），我希望能根据采购订单号#4500000138，在全部的message type为ORDERS的IDOC中，找到对应的那一条。...然后系统会把所有E1EDK02的值都列出来。在列表中，点击搜索按钮，输入采购订单号。 之后，我们能看到系统找到了两条记录。 由于有两条记录，我们还需要找到类型为ORDERS的那一条。...你找到了IDOC，还得回到WE02来查看IDOC细节，所以我个人更愿意使用本文介绍的方式。

2.8K31

问与答129：如何对#NA文本值进行条件求和？

如下图1所示的工作表，在单元格区域A1:A2中，使用公式： =”#N/A” 输入的数据。 在单元格A3:A4中，使用公式： =NA() 输入的数据。...图1 我现在如何使用SUMIF函数来求出文本“#N/A”值对应的列B中的数值之和？看起来简单，但实现起来却遇到了困难。我想要的答案是：3，但下列公式给我的答案是：12。...这些公式是： =SUMIF(A1:A4,"#N/A",B1:B4) SUMIF(A1:A4,"=#N/A",B1:B4) =SUMIF(A1:A4,A1,B1:B4) 如何得到正确的答案3？...例如，如果单元格A1包含公式=“abc#N/A”，那么由于*通配符，它将包含在总和中，而我们只希望包含纯“#N/A”值。...也可以使用下面的数组公式： =SUM((IFNA(A1:A4,"")="#N/A")*B1:B4) 你有其他解决方案吗？欢迎分享。

3.6K30
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    在 SQL 中，如何使用子查询来获取满足特定条件的数据？

    在 SQL 中，可以使用子查询来获取满足特定条件的数据。子查询是嵌套在主查询中的查询语句，它返回一个结果集，可以用来过滤主查询的结果。...下面是使用子查询来获取满足特定条件的数据的一般步骤： 在主查询中使用子查询，将子查询的结果作为条件。 子查询可以在主查询中的 WHERE 子句、FROM 子句或 HAVING 子句中使用。...子查询可以返回单个值或多个值，具体取决于使用的运算符和子查询的语法。 以下是一些示例： 使用子查询在 WHERE 子句中过滤数据： SELECT column1, column2, ......FROM (SELECT column FROM table WHERE condition) AS temp_table; 使用子查询在 HAVING 子句中过滤数据： SELECT column1,...table GROUP BY column1 HAVING column1 > (SELECT AVG(column1) FROM table); 请注意，子查询的性能可能会较低，因此在设计查询时应谨慎使用

    9.2K10

    数据分析|R-缺失值处理

    数据中往往会有各种缺失值，异常值，错误值等，今天先介绍一下如何处理缺失值，才能更好的数据分析，更准确高效的建模。...一 查看数据集的缺失情况 R中使用NA代表缺失值，用is.na识别缺失值，返回值为TRUE或FALSE。...)) mean(is.na(sleep)) 2）查看数据集特定变量(列)有多少缺失值及百分比 sum(is.na(sleep$Sleep)) mean(is.na(sleep$Sleep)) 3）数据集中多个行包含缺失值...三 处理缺失值 当充分了解了缺失值的情况后，可以根据数据量的大小，以及某一列是否为重要的预测作用变量，对数据集中的NA行和某些NA列进行处理。...(sleep$Dream , median) # 填充特定值 impute(sleep$Span, 0) 2）DMwR包进行kNN最近邻插补 library(DMwR) data(sleep) data

    1.4K20

    数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

    在标记方法中，标记值可能是某些特定于数据的惯例，例如例如使用-9999或某些少见的位组合来表示缺失整数值，或者它可能是更全局的惯例，例如使用NaN（非数字）表示缺失浮点值，这是一个特殊值，它是 IEEE...例如，R 语言使用每种数据类型中的保留位组合，作为表示缺失数据的标记值，而 SciDB 系统使用表示 NA 状态的额外字节，附加到每个单元。...虽然与 R 等领域特定语言中，更为统一的 NA 值方法相比，这种黑魔法可能会有些笨拙，但 Pandas 标记值方法在实践中运作良好，根据我的经验，很少会产生问题。...删除空值 除了之前使用的掩码之外，还有一些方便的方法，dropna()（删除 NA 值）和fillna()（填充 NA 值）。...填充空值 有时比起删除 NA 值，你宁愿用有效值替换它们。这个值可能是单个数字，如零，或者可能是某种良好的替换或插值。

    5.3K20

    自学攻略 | R语言数据筛选和修改

    现在，是时候深入探讨如何运用 R 语言对数据进行精细化处理了。本篇推文将详细介绍如何在 R 中对数据进行排序、筛选、替换以及调用特定行和列等核心操作。...dplyr 包，请先安装 tidyverse（dplyr 是其一部分）： install.packages("tidyverse") library(dplyr) 数据筛选 (filter()) 数据筛选是根据特定条件选择数据子集的操作..., is.na(TumorSize)) print(patients_with_missing_tumor_size) 数据排序 (arrange()) 数据排序是根据一个或多个列的值，对数据框中的行进行升序或降序排列...数据的替换和清理 (replace_na(), 基础R替换) 在真实数据中，缺失值（NA）非常常见，对其进行合理处理至关重要。此外，有时我们也需要替换特定值。...上面的代码可以理解为“将 patient_data 传递给 replace_na() 函数”。 替换特定值 有时我们需要根据条件替换某个列中的值。

    83610

    R语言中的特殊值及缺失值NA的处理方法

    缺失值NA的处理 理解完四种类型数值以后，我们来看看该采取什么方法来处理最常见的缺失值NA。 小白学统计在推文《有缺失值怎么办？系列之二：如何处理缺失值》里说“处理缺失值最好的方式是什么？...drop_na(df,X1) # 去除X1列的NA 2 填充法 用其他数值填充数据框中的缺失值NA。...replace_na(df$X1,5) # 把df的X1列中的NA填充为5 2.3 fill() 使用tidyr包的fill()函数将上/下一行的数值填充至选定列中NA。...fill(df,X1,.direction = "up") # 将NA下一行的值填充到df的X1列中的NA 除此之外，类似原理的填充法还有均值填充法（用该变量的其余数值的均值来填充）、LOCF（last...4 回归填补法 假定有身高和体重两个变量，要填补体重的缺失值，我们可以把体重作为因变量，建立体重对身高的回归方程，然后根据身高的非缺失值，预测体重的缺失值。

    4.6K20

    python df 列替换_如何用Python做数据分析，没有比这篇文章更详细的了（图文详情）...

    Python 中使用 unique 函数查看唯一值。  查看唯一值  Unique 是查看唯一值的函数，只能对数据表中的特定列进行检查。下面是代码，返回的结果是该列中的唯一值。...主要内容包括对空值，大小写问题，数据格式和重复值的处理。这里不包含对数据间的逻辑验证。  处理空值(删除或填充)  我们在创建数据表的时候在 price 字段中故意设置了几个 NA 值。...对于空值的处理方式有很多种，可以直接删除包含空值的数据，也可以对空值进行填充，比如用 0 填充或者用均值填充。还可以根据不同字段的逻辑对空值进行推算。  ...1#使用数字 0 填充数据表中空值  2df.fillna(value=0)  我们选择填充的方式来处理空值，使用 price 列的均值来填充 NA 字段，同样使用 fillna 函数，在要填充的数值中使用...可以看到两个空值字段显示为 3299.5  1#使用 price 均值对 NA 进行填充  2df['price'].fillna(df['price'].mean())  3  40 1200.0

    5.6K00

    分享文章：重新启程之Excel图表

    这时，需要将2018，2019 的数据转移到3个辅助列里去，并在其他位置使用"NA()"来填充 ? 步骤2：再次插入簇状柱形图，直接就得到了2018，2019的系列颜色是不一样的图形。...步骤7：添加数据表中的判断条件，使其自动判断数据是以前的，当前的，或预测年份的数据（原始数据放在灰色区域，图表数据全部基于后面的辅助列完成） 设置X轴的高度值为3.5（可依据自己的喜好进行调整） 设置当前年份值为...2018（按实际情况调整） 在收入数据的“F"列输入公式，根据当前年份自动判断当前行的数据获取 1IF($B7>=$C$3,NA(),C7) 在收入数据辅助列"I"列输入公式，解释同上 1IF($B11...>=$C$3,C11,NA()) ?...数据系列的重叠设置，包括数据表及X轴的设置 多张图表的拼接，让成图看似为浑然天成 利用条件判断，自动获取数据值 …… 最重要的是，通过这个例子，给大家带来一个在Excel里作图的全新思路，就是多张图表的拼接与组合

    3.4K10

    数据导入与预处理-第5章-数据清理

    删除缺失值的前后对比： 2.1.3 填充缺失值 pandas中提供了填充缺失值的方法fillna()，fillna()方法既可以使用指定的数据填充，也可以使用缺失值前面或后面的数据填充。...’或’bfill’表示将最后一个有效值向前传播，也就是说使用缺失值后面的有效值填充缺失值。...输出为： 查看包含的空缺值 # 使用isna()方法检测na_df中是否存在缺失值 na_df.isna() 输出为： 计算每列缺失值的总和： # 计算每列缺失值的总和 na_df.isnull...':col_d}) 输出为： 缺失值补全｜上下均值填充： # 缺失值补全｜上下均值填充 na_df.fillna(na_df.interpolate()) 输出为： 缺失值补全 |...正态分布检测： 在使用3σ原则检测异常值时，需要确保被检测的样本数据符合正态分布。那么，如何确定样本数据符合正态分布呢？ 这里可以使用K-S（Kolmogorov-Smirnov）检测。

    5.6K20

    ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

    此外，坐标变换发生在统计变换之后 面处理：在更一般的情节中称为条件图或网格图。面处理描述了应该使用哪些变量来分割数据，以及如何排列它们。...我们可以使用Summary()函数访问信息的详细信息，以跟踪确切使用了哪些数据以及变量是如何映射的。...例如，在连续情况下，用刻度填充直方图或密度图；在离散情况下，比例用于填充直方图或条形图，或者在映射颜色、大小或形状时用于散点图。我们需要知道，映射到变量的美学属性取决于所使用的geom()函数。...我们可以看到，由于使用aes(col=Species)，散点图中的点根据其所属物种呈现不同的颜色。...实际上，在ggplot2中，除了颜色之外，我们还可以使用大小、形状、笔划（边界的厚度）和填充（填充颜色）来区分适当绘图中的分组。

    7.2K20

    R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率

    通常，您会希望使用模型输出进行一些进一步的分析。因此，了解如何提取参数估计值、标准误差或残差等信息非常重要。该对象 ugfit 包含所有信息。...(tail(ug_var,20) ) # 得到最后20个观察值 tail(ug_res2,20 )) # 得到最后的20个观测值 您可以看到条件方差的预测是如何从上次估计的条件方差中得出的。...# 这将创建一个有3个窗口的框架，由图画来填充 c(tail(cor1\[1,2,\],20),rep(NA,10))# 得到最后20个相关观测值 c(rep(NA,20),corf_IB)# 得到10...个预测值 plot c(tail(cor1\[1,3,\],20),rep(NA,10))# 得到最后20个相关观测值 c(rep(NA,20),corf_IG)# 得到10个预测值 c(tail...(cor1\[2,3,\],20),rep(NA,10))# 获得最后20个相关观测值 c(rep(NA,20),corf_BG) # 得到10个预测值

    43710

    如何解决 line 6640, in astype new_data = self._mgr.astype(dtype=dtype, copy=copy, errors=errors) 问题

    使用 .astype('Int64') 可以安全处理缺失值。...解决方案一：使用可空整型 Int64 # 正确的转换方式： df['rank_int'] = df['rank'].astype('Int64') 优点：直接保留了 NA，无需额外填充。...解决方案二：填充缺失值后再转换 如果你可以给缺失排位一个默认值（如 0 或最大+1），可以先填充： # 用 0 填充缺失，再转 int filled = df['rank'].fillna(0) df[...最佳实践与建议 优先使用 Int64 类型：在 pandas 中，推荐首选 Int64，代码简洁，能保留缺失值信息。...扩展：如何优雅地进行类型转换检测 下面函数可自动根据缺失情况选择合适策略： import pandas as pd from typing import Union def safe_cast_int

    25100

    使用 Python 进行数据清洗的完整指南

    机器学习模型会根据你提供的数据执行，混乱的数据会导致性能下降甚至错误的结果，而干净的数据是良好模型性能的先决条件。...在本文中将列出数据清洗中需要解决的问题并展示可能的解决方案，通过本文可以了解如何逐步进行数据清洗。 缺失值 当数据集中包含缺失数据时，在填充之前可以先进行一些数据的分析。...例如： NA值仅在数据集的尾部或中间出现。这意味着在数据收集过程中可能存在技术问题。可能需要分析该特定样本序列的数据收集过程，并尝试找出问题的根源。 如果列NA数量超过 70–80%，可以删除该列。...missingno这个python库就可以用于检查上述情况，并且使用起来非常的简单，例如下图中的白线是 NA： import missingno as msno msno.matrix(df) 对于缺失值的填补计算有很多方法...例如，一个函数根据生日计算年龄，但是这个函数出现了BUG导致输出不正确。 以上两种随机错误都可以被视为空值并与其他 NA 一起估算。 重复数据 当数据集中有相同的行时就会产生重复数据问题。

    1.5K30

    从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数

    Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用 Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。...也可以使用数字对空值进行填充 #使用数字0填充数据表中空值 df.fillna(value=0) 使用price列的均值来填充NA字段，同样使用fillna函数，在要填充的数值中使用mean函数先计算price...列当前的均值，然后使用这个均值对NA进行填充。...#使用price均值对NA进行填充 df['price'].fillna(df['price'].mean()) Out[8]: 0 1200.0 1 3299.5 2 2133.0...4.按条件提取（区域和条件值） 使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取 #判断city列的值是否为beijing df_inner['city'].isin(['beijing'

    13.1K31

    【小白必看】利用Python生成个性化名单Word文档

    本文介绍了如何使用Python的openpyxl和docxtpl库，从Excel表格中获取数据，并根据指定的Word模板生成相应的个性化名单文档。...iter_rows 方法遍历工作表的每一行，并使用 values_only=True 参数以只获取单元格的值，然后将第二列的数据添加到 names 列表中，将第三列的数据添加到 works 列表中。...接着，调用 render 方法填充模板内容，再使用 save 方法将生成的文档保存为以人名命名的 Word 文件。最后，打印出生成完成的提示信息。...') # 设置内容对应关系 context = {'name': na, 'work': wo} # 填充内容 doc.render(context) # 保存新的文件...结束语 通过本文的介绍，相信您已经了解了如何使用Python生成个性化名单Word文档的方法。

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