Понял задачу. Но чтобы однозначно ответить, нужны сами данные: перечисление документов, их номера (для проверки наличия числа 125 в номере) и текст (для проверки наличия слова «система»). Без исходного набора документов точный ответ выбрать нельзя. Ниже объясню, как посчитать правильно, и дам рабочие примеры кода/SQL, чтобы вы могли посчитать, как только дадите данные или файл. Что нужно проверить по задаче - Время принятия: до 01.05.1994 включительно (то есть документы с датой принятия ≤ 1994-04-30). - Номер документа содержит число 125 (подстрока "125" в строке номера). - В тексте документа встречается слово «система» (чаще всего в тексте или заголовке; проверяем по тексту документа). По-русски ищем слово-связку: “система” (регистронезависимо). Как посчитать на практике (пошагово) 1) Подгрузите данные: таблица с полями примерно вида: - id или номер (строковое поле, где может быть номер документа, например "Указ №125/3" и т.д.) - date или принятия (дата) - content или text (полный текст документа или хотя бы заголовок/аннотация) 2) Фильтр по дате: выбрать записи с датой ≤ 1994-04-30. 3) Фильтр по номеру: оставить только те записи, где строка номера содержит подстроку "125". 4) Фильтр по тексту: оставить только те записи, где в содержимом встречается слово «система» (регистронезависимо). 5) Посчитать количество оставшихся записей. Примеры реализации - Python (pandas) - Предположим, у вас есть CSV с колонками: date, id, content - Код (идентификатор даты конвертируем в дату, поиск выполняем по подстроке "125" и слову "система"): - import pandas as pd - import re - df = pd.read_csv('docs.csv') # cols: date, id, content - df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce') - mask_date = df['date'] <= pd.to_datetime('1994-04-30') - mask_id = df['id'].astype(str).str.contains('125', case=False, na=False) - # ищем целое слово "система" (регистронезависимо) - mask_text = df['content'].astype(str).str.contains(r'(?i)\bсистема\b', na=False, regex=True) - count = int(df[mask_date & mask_id & mask_text].shape[0]) - print(count) - SQL (для базы данных) - Предположим, таблица docs с полями date (дата), id (номер), content (текст) - Запрос: - SELECT COUNT(*) FROM docs - WHERE date <= DATE '1994-04-30' - AND id LIKE '%125%' - AND LOWER(content) LIKE '%система%'; - Если ваша база хранит текст в другом виде или регистр важен, можно адаптировать под функционал вашей СУБД (например, ILIKE в PostgreSQL для регистронезависимого поиска). Что можно сделать прямо сейчас - Если у вас есть файл/лист документов, пришлите его (или дайте ссылку) — я selbst помогу посчитать и скажу точный ответ среди вариантов 3, 4 или 10. - Либо загрузите хотя бы небольшую выборку (пример таблицы) — можно прогнать на ней, чтобы показать работу метода и подсчитать точное число. Важные замечания - Формулировка «до 01.05.1994» обычно означает включительно до 1994-04-30. Уточните, если в вашей задаче подразумевается иной порог. - Нумерация документов может быть сложной: номер может быть записан как «Указ №125», «Постановление №125/4» и т. п. Поэтому поиск по подстроке "125" в поле номера корректнее, чем строгий формат сравнения. - Если под словом «система» в документе имеется в виду конкретная фраза (например, «в системе государственного управления»), можно сузить поиск до фразы или добавить дополнительные ключевые слова. Готов продолжить и посчитать точно, как только вы дадите данные или загрузите файл. Если хотите, могу также привести тестовый пример на небольшой mock-выборке и показать, как будет выглядеть финальный подсчет.