关于生产订单成本分析报表中的目标成本(K_KKB_KKBCS_CO_OBJECT_READ)

在创建生产订单成本报表过程中,通常使用函数K_KKB_KKBCS_CO_OBJECT_READ获取计划和实际成本,但无法直接得到目标成本。为解决此问题,可以复制函数组kkbc并修改K_KKB_KKBCS_CO_OBJECT_READ,添加代码以获取目标成本。通过设置G_OBJECT为OBJ-AUF并映射I_HCSTRUKTUR至G_GLOBAL_OBJECT,能实现销售订单成本核算中的目标成本获取。

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在制作生产订单成本报表的时候,我们需要获取一些成本信息

通常会用到函数K_KKB_KKBCS_CO_OBJECT_READ

但是该函数只能得到计划和实际信息  不能得到目标信息

 * 事物代码:kkbc_ord

 

处理方式:

复制函数组kkbc  并复制K_KKB_KKBCS_CO_OBJECT_READ(只要改函数块就可以了)

在复制后的ZK_KKB_KKBCS_CO_OBJECT_READ的处理前面加入以下代码

  G_OBJECT OBJ-AUF. (固定值:o)
  MOVE-CORRESPONDING I_HCSTRUKTUR TO G_GLOBAL_OBJECT.

 

销售订单成本核算

获取数据的逻辑

  kanz -> keko -> ckis
   TYPES : 
   
  BEGIN OF  TYP_CKIS ,
      KSTAR
  TYPE  CKIS - KSTAR  ,
      WERTN
  TYPE  CKIS - WERTN 
<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何将字典转换为Pandas DataFrame的问题。用户提到使用pd.DataFrame的例子,所以首先我应该回忆一下pandas的相关文档和常见用法。根据用户提供的引用内容,特别是引用3和引用1,里面提到了通过字典创建DataFrame的例子。比如,引用3中的例子是df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']}),而引用1中的例子是df2 = pd.DataFrame({"a":[1, 2, 3],"b":[5, 6, 7]})。这说明基本的转换方法就是将字典的键作为列名,值作为列数据。 接下来,我需要确保用户理解不同结构的字典如何处理。例如,如果字典的值是列表,每个键对应的列表长度应该一致,否则会出错。比如,如果用户有一个字典{'a': [1,2,3], 'b': [4,5]},这样长度不一致的话,pandas会抛出ValueError。这时候可能需要用户检查数据或者填充缺失值。 另外,用户可能想知道如何处理嵌套字典的情况。比如,如果字典的结构是{‘列名’: {‘行索引’: 值}},这时候pd.DataFrame也会自动处理,将外层的键作为列,内层的键作为索引。例如,引用中没有提到这种情况,但根据pandas的文档,这样的结构也是支持的。比如,如果用户有一个字典{'a': {0:1, 1:2}, 'b': {0:5,1:6}},生成的DataFrame会是两列a和b,索引为0和1,对应的值分别是1、2和5、6。 还有,用户可能关心如何指定行索引或者列名。在pd.DataFrame构造函数中,可以通过index参数指定行索引,columns参数指定列的顺序。比如,如果用户想改变列的排列顺序,可以在columns中指定。例如,如果字典的键是['a', 'b'],但用户希望列的顺序是['b', 'a'],可以在创建时传入columns=['b', 'a']。 此外,用户可能有疑问如何处理字典中的标量值。例如,如果字典中的某个键对应的值是一个单一的值而不是列表,这时候pandas会将该值广播到所有行。比如,{'a': 1, 'b': [2,3,4]},这时候a列的所有行都是1,而b列则是2、3、4。不过这种情况需要确保其他列的长度一致,否则会出错。 还需要注意数据类型的问题,比如字典中的不同列可能有不同的类型,比如整数、字符串等,但每列内部类型必须一致,否则可能会被pandas自动转换,或者引发错误。用户可能需要检查数据类型的正确性。 最后,用户可能想知道如何处理更复杂的情况,比如字典列表,或者从其他数据源转换而来。例如,如果有一个列表中的每个元素都是一个字典,代表一行数据,这时候可以使用pd.DataFrame.from_records方法。比如,data = [{'a':1, 'b':5}, {'a':2, 'b':6}],这样生成的DataFrame会是两行两列。不过用户的问题主要是将单个字典转换为DataFrame,所以可能不需要深入讨论这种情况,但可以作为扩展知识提及。 总结一下,步骤应该是:1. 基本转换方法,使用pd.DataFrame(dictionary);2. 处理不同结构的字典(如嵌套字典、标量值);3. 指定索引和列顺序;4. 错误处理和注意事项。同时,需要给出示例代码,并引用提供的参考资料中的例子,如引用1和3中的例子,确保用户能够理解并正确应用。</think>将字典转换为Pandas DataFrame是数据处理的常见操作。以下是分步说明和示例: --- ### **1. 基本转换方法** 直接使用`pd.DataFrame()`构造函数,将字典的**键**作为列名,**值**作为列数据: ```python import pandas as pd data = {"姓名": ["张三", "李四", "王五"], "年龄": [25, 30, 28]} df = pd.DataFrame(data) print(df) ``` 输出: ``` 姓名 年龄 0 张三 25 1 李四 30 2 王五 28 ``` - **字典值类型**:值可以是列表、数组或标量(自动广播填充)[^3]。 - **自动生成行索引**:默认从0开始,可通过`index`参数自定义[^2]。 --- ### **2. 处理嵌套字典** 如果字典的值是嵌套字典,外层键作为列名,内层键作为行索引: ```python data = {"数学": {"A班": 90, "B班": 85}, "语文": {"A班": 88, "B班": 92}} df = pd.DataFrame(data) print(df) ``` 输出: ``` 数学 语文 A班 90 88 B班 85 92 ``` --- ### **3. 指定行索引和列顺序** 通过`index`和`columns`参数控制数据结构: ```python data = {"a": [1, 2, 3], "b": [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data, index=["行1", "行2", "行3"], columns=["b", "a"]) # 调整列顺序 print(df) ``` 输出: ``` b a 行1 4 1 行2 5 2 行3 6 3 ``` --- ### **4. 错误处理与注意事项** - **值长度一致性**:所有值的长度必须一致,否则报错`ValueError`。 ```python # 错误示例:长度不一致 data = {"a": [1, 2], "b": [3, 4, 5]} df = pd.DataFrame(data) # 报错 ``` --- ### **完整示例** 结合字典与自定义参数: ```python data = {"城市": ["北京", "上海", "广州"], "人口()": [2154, 2487, 1867]} df = pd.DataFrame(data, index=["C1", "C2", "C3"]) print(df) ``` 输出: ``` 城市 人口() C1 北京 2154 C2 上海 2487 C3 广州 1867 ``` ---
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