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如何根据特定找到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...请注意,不是所有的凭证都有关联的IDOC,IDOC一般用于系统内,或系统间的数据交换。 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。...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。...步骤三:根据采购订单号,找到对应的IDOC 你知道这个IDOC是Outbound IDOC,你可以用鼠标选用“Outbound IDocs”,然后点击“List specific segment”按钮,...然后系统会把所有E1EDK02的都列出来。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。

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根据规则过滤掉数组中的重复数据

今天有一个需求,有一些学生成绩的数据,里面包含一些重复信息,需要从数组对象中过滤掉重复的数据。 例如,有一个包含学生成绩的数组,其中每个学生的成绩可能出现多次。...我们需要从这个数组中过滤掉重复的成绩,只保留每个学生最高的分数。 可以使用 Array.prototype.filter() 方法来过滤掉数组中的重复数据。...否则,回调函数返回 false,该元素将被过滤掉。 我们还可以使用 Array.prototype.filter() 方法来根据更复杂的规则过滤掉数组中的重复数据。...例如,我们可以根据对象的某个属性来过滤掉重复的数据。...未经允许不得转载:Web前端开发资源网 » 根据规则过滤掉数组中的重复数据

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如何使用Linux命令和工具在Linux系统中根据日期过滤日志文件?

当使用Linux系统进行日志管理时,经常需要根据日期来过滤和检索日志文件。这在故障排除、性能监控和安全审计等方面非常有用。...在本文中,我们将详细介绍如何使用Linux命令和工具在Linux系统中根据日期过滤日志文件。图片什么是日志文件?在计算机系统中,日志文件用于记录系统、应用程序和服务的运行状态和事件。...方法三:使用rsyslog工具和日期过滤rsyslog是一种用于系统日志处理的强大工具。它支持高级过滤功能,包括根据日期和时间范围过滤日志。...然后,重新启动rsyslog服务以使配置生效:sudo service rsyslog restart此配置将根据日期过滤日志文件并将结果输出到指定的日志文件。...总结在Linux系统中,根据日期过滤日志文件是一项重要的任务,它可以帮助我们更轻松地定位和分析特定时间段的系统事件。

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Metaforge:一款可根据用户需求过滤数据的OSINT元数据分析工具

这是一款名叫Metaforge的OSINT元数据分析工具,在该工具的帮助下,研究人员可根据标签来过滤数据,并生成动态数据分析报告。 什么是“元数据”?...简单来说,元数据就是一种跟数据有关的“信息“,这类信息来自于每一份特定文件中的标签数据,每一份文件中都包含了各种各样的数据标签都有各种不同的用途。...需要注意的是,元数据的作用非常大,而且用处也非常多,尤其是那些跟信息安全有关的数据域,广大研究人员可以利用这些信息来进行渗透测试或信息收集,例如文件的创建者身份以及当初制作文件所使用的软件信息等等。...Metaforge依赖组件 1、 必须使用类Unix操作系统(Arch、Debian和RHELLinux 发行版,以及macOS); 2、 必须使用Python 3.5或更高版本; 3、 必须将所有需要分析的数据存放到...python3 metaforge.py 当Metaforge结束运行之后,检查User_Projects目录,找到你设置的项目文件,点击index.html文件后即可查看Metaforge为你生成的动态数据分析报告

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=会过滤为null的数据

=会过滤为null的数据 在测试数据时忽然发现,使用如下的SQL是无法查询到对应column为null的数据的: 1 select * from test where name !...= 'Lewis'; 本意是想把表里name的不为Lewis的所有数据都搜索出来,结果发现这样写无法把name的为null的数据也包括进来。 上面的!...=换成也是一样的结果,这可能是因为在数据库里null是一个特殊,有自己的判断标准,如果想要把null的数据也一起搜索出来,需要额外加上条件,如下: 1 select * from test where...null的比较 这里另外说下SQL里null的比较,任何与null的比较结果,最后都会变成null,以PostgreSQL为例,如下: 1 2 3 4 select null !...另外有些函数是不支持null作为输入参数的,比如count()或者sum()等。

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如何利用 pandas 根据数据类型进行筛选?

前两天,有一位读者在知识星球提出了一个关于 pandas 数据清洗的问题。...他的数据大致如下 现在希望分别做如下清洗 “ A列中非字符行 B列中非日期行 C列中数值形式行(包括科学计数法的数值) D列中非整数行 删掉C列中大小在10%-90%范围之外的行 ” 其实本质上都是「...数据筛选」的问题,先来模拟下数据 如上图所示,基本上都是根据数据类型进行数据筛选,下面逐个解决。...所以只要我们将该列转换为时间格式(见习题 8-12)就会将不支持转换的格式修改为缺失 这样在转换后删除确实即可 取出非字符行 至于第 1 题,我们可以借助 Python 中 isinstance...至此我们就成功利用 pandas 根据 数据类型 进行筛选。其实这些题都在「pandas进阶修炼300题」中有类似的存在。

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