Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

NetSuite: добавление новых значений в список множественного выбора при импорте из CSV-файла

У меня есть файл .csv с несколькими записями, которые мне нужно импортировать. В некоторых полях используется множественный выбор, что не является проблемой, поскольку я использую соответствующий соединитель для разделения каждой записи.

Моя проблема заключается в следующем: несколько полей с множественным выбором имеют значения в csv, которых нет в NetSuite, и я надеялся, что есть способ автоматически добавить их в список во время импорта или это то, что у меня есть чтобы убедиться, что эти значения уже есть в списке перед импортом?

csv import netsuite
06.07.2016

Ответы:


1

Поля не могут быть добавлены на лету. Значения должны существовать до импорта. Если вы доверяете источнику, вы можете предварительно обработать CSV-файл, чтобы извлечь значения множественного выбора, сжать его в список и обновить записи списка. Затем вы запишете начало импорта CSV, используя сохраненный шаблон CSV.

06.07.2016
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..