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Mit herzzerreißendem Gewimmer warf sich das arme Geschöpf RVT_ELEC_01101 Exam Fragen dem Kommissar zu Füßen, umklammerte seine Knie und bat, sie doch nicht wieder so entsetzlich zu geißeln.
NEW QUESTION: 1
Your customer has many eliminating entries to eliminate intercompany balances. The General Ledge does not include a purpose-built Consolidation feature.
How would you automate the process of creating eliminating entries, assuming your customer is not using Oracle Hyperion Financial Close Management?
A. There is no way to automate this process if the customer is not using Oracle Hyperion Financial Close Management.
B. Create a manual journal that includes the eliminating entries, and then create a copy of the Journal batch every period.
C. Use the General Ledger's Calculation Manager to define an allocation definition to eliminate entries that you can generate every period.
D. Use the spreadsheet template that is accessed from the "Create Journal in Spreadsheet" task and import the spreadsheet with the eliminating entries every period.
Answer: B
NEW QUESTION: 2
You have a Python data frame named salesData in the following format:
The data frame must be unpivoted to a long data format as follows:
You need to use the pandas.melt() function in Python to perform the transformation.
How should you complete the code segment? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Answer:
Explanation:
Explanation
Box 1: dataFrame
Syntax: pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)[source] Where frame is a DataFrame Box 2: shop Paramter id_vars id_vars : tuple, list, or ndarray, optional Column(s) to use as identifier variables.
Box 3: ['2017','2018']
value_vars : tuple, list, or ndarray, optional
Column(s) to unpivot. If not specified, uses all columns that are not set as id_vars.
Example:
df = pd.DataFrame({'A': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c'},
'B': {0: 1, 1: 3, 2: 5},
'C': {0: 2, 1: 4, 2: 6}})
pd.melt(df, id_vars=['A'], value_vars=['B', 'C'])
A variable value
0 a B 1
1 b B 3
2 c B 5
3 a C 2
4 b C 4
5 c C 6
References:
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.melt.html
NEW QUESTION: 3
Which of the following allows for file-level network storage?
A. iSCSI
B. FCoE
C. SAN
D. NAS
Answer: D
NEW QUESTION: 4
Which two options are characteristics of autocratic leadership styles? (Choose two.)
A. The leader and team members set goals.
B. The leader has minimal involvement.
C. The leader motivates team members through visibility.
D. It is intended for team members who require close supervision.
E. The leader makes unilateral decisions.
Answer: D,E