二、创建多级索引的基本方法（一）从列表构建最简单的方式是从两个或更多列表构建一个多级索引。假设我们有一个简单的销售数据集，包含产品类别和地区两个维度。...我们可以将产品类别和地区作为两个级别的索引来组织数据。这样可以方便地查询特定地区下某个类别的销售情况，也可以汇总不同地区的同一类别的销售总量等。...（三）聚合操作复杂在多级索引的数据上进行聚合操作（如求和、平均值等）时，可能会出现一些复杂的情况。例如，我们想要计算每个地区各类别产品的销售总额，但是直接使用sum()函数可能会得到不符合预期的结果。...如果确实需要不同类型的数据作为索引，考虑将它们转换为合适的类型后再构建索引。...然后演示了如何解决索引层级混乱的问题，通过交换索引层级并重新排序数据。接着展示了如何选择特定类别的数据，以及如何对多级索引的数据进行聚合操作，计算每个类别下的总销售额。
程序自身并不需要关心自己的数据及代码存在哪，并且对程序来说，内存看上去是连续且独占的。当然事实肯定不是如此，而这背后就是操作系统的功劳 —— 内存虚拟化。...如下图所示： 而如何从一个虚拟地址中识别出对应的段是哪一个，主要有两个方法： 显式方法：在地址中使用几个 bit 来标明这个地址对应的是哪个段。...分页 分页不是将一个进程的地址空间分割成几个不同长度的逻辑段 (即代码、堆、段)，而是分割成固定大小的单元，每个单元称为一页。相应的，我们把物理内存看成是定长槽块的阵列，叫做页帧。...操作系统通过虚拟页号 (V**) 检索该数组，并在该索引处查找页表项 (PTE) ，以找到期望的物理帧号 (PFN)。...但该方法有一定开销：每次进程运行，当它访问数据和代码页时，都会触发 TLB 未命中，如果操作系统频繁切换进程，这种开销会很高。
操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Explode Explode是一种摆脱数据列表的有用方法。当一列爆炸时，其中的所有列表将作为新行列在同一索引下（为防止发生这种情况， 此后只需调用 .reset_index（）即可）。...作为另一个示例，当级别设置为0（第一个索引级别）时，其中的值将成为列，而随后的索引级别（第二个索引级别）将成为转换后的DataFrame的索引。 ?...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。 记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。
在这里配置了两个预算结构，一个常规的预算结构，另一个是多级预算结构（也叫多层预算结构），两者的区别在于后者在生成预算结构的地址前，需要按照相关性的账户分配要素（例如基金中心和承诺项目）结构层次来生成一个预备的地址树...当维护记账地址时，其对应的索引预算地址不存在于预算地址主数据中时，报错。当业务过账生成的记账地址不存在记账地址主数据当中时报错预算消耗地址不允许。 D仅检查派生的预算地址：即只检查派生的索引预算地址。...当维护记账地址时，其对应的索引预算地址不存在于预算地址主数据中时，报错。 X仅检查过账地址清单：即只检查记账地址。当记账地址过账时，记账地址不存在记账地址主数据当中时报错预算消耗地址不允许。...如果想要为特定的预算版本指定特定的预算结构并进行检查，可以在指定特定的预算结构，比如平行的两个预算版本，它们的预算结构不一样，对预算地址检查需求不一样。通常不是特殊需求，这里不用配置。...例如同时激活了付款预算和承诺预算的情况下，不想对承诺预算进行过账分类进行的检查，就把不检查地址、没有索引更新两个选上。
我们知道dataframe是一个二维的数据表结构，通常情况下行和列索引都只有一个。但当需要多维度分析时，我们就需要添加多层级索引了。在关系型数据库中也被叫做复合主键。...一种是只有纯数据，索引需要新建立；另一种是索引可从数据中获取。 因为两种情况建立多级索引的方法不同，下面分情况来介绍。 01 新建多级索引 当只有数据没有索引时，我们需要指定索引值，比如下图。...这种方式生成的索引和我们上面想要的形式不同，因此对行索引不适用，但是我们发现列索引column目前还没指定，此时是默认的1,2,3,4，进一步发现这里的列索引是符合笛卡尔积形式的，因此我们用from_product...=1, ascending=False) # 对列二级索引倒序排序 05 索引层级互换 swaplevel对指定的两个索引层级进行互换，比如将2和3互换，1和2互换等等。...=[1,0]) # 指定列索引层级level数字重排 索引有两个层级时，重排效果和互换一样，只有当索引有三个层级时，重排可以发挥出作用。
import numpy as np import pandas as pd 一、通过多级索引创建数据透视表 利用多级索引产生学生成绩表： r_index = pd.MultiIndex.from_product...df2.reindex([(2016,1),(2017,2)]) 当现有数据无法匹配新的索引时，reindex将使用NaN填充。...df.pivot_table(['富强','李海','王亮'],index='年份',columns='课程',aggfunc='mean',margins=True) aggfunc参数允许使用字典，可以对不同的列数据实现不同的聚合操作...(['年份','课程']).agg({'富强':'max','李海':sum}).unstack() 注意：当来源的数据和聚合的数据不同时，需要使用values参数，下面两个语句等价。...Series 或数组对象赋值 （3）aggfunc参数默认是统计频数（aggfunc='count')；当统计其他聚合信息时，需要同时指定values和aggfunc参数 下面的示例是查看富强同学在不同年份各门课程的最高分
一个解决办法是在缓存失效时查看TLB对应表项的保护位以确定是否可以加载缺失的数据。 第二，由于不同进程使用相同的虚拟地址空间，在切换进程后会出现整个缓存都不再对应新进程的有效数据。...这种情况下如果对其中一份拷贝作出修改，而其他拷贝没有同步更新，则数据丧失整合性，导致程序错误。有两个解决办法：其一，硬件级反别名。当缓存载入目标数据时，确认缓存内没有缓存块的标签是此地址的别名。...这样，只要缓存的索引范围足够小，就能保证在缓存中决不会出现来自不同别名页面的数据。 第四，输入输出问题。...当一级缓存发生失效时，它向二级缓存发出请求。如果请求在二级缓存上命中，则数据交还给一级缓存；如失效，二级缓存进一步向内存发出请求。对于三级缓存可依此类推。...非阻塞缓存： 一般而言，当缓存发生失效时，处理器必须停滞（stall），等待缓存将数据从次级存储中读取出来。
我想这个用过数据库的人都应该知道了，索引类似于书的目录，主要用于提高查询效率，也就是按条件查询的时候，先查询索引，再通过索引找到相关的数据，索引相当于记录了对某个关键词，指定到不同的文件，或者文件里的不同位置...2.索引的类型 有两种基本的索引结构，也就是索引文件的保存方式，一个是顺序索引，就是根据值的顺序排序的（这个文件里面的值，也就是为其建索引的字段值，是顺序的放在索引文件里面），另外一个是散列索引，就是将值平均分配到若干散列桶中...我们经常听到B+树就是这个概念，用这个树的目的和红黑树差不多，也是为了尽量保持树的平衡，当然红黑树是二叉树，但B+树就不是二叉树了，节点下面可以有多个子节点，数据库开发商会设置子节点数的一个最大值，这个值不会太小...如果经常需要同时对两个字段进行AND查询,那么使用两个单独索引不如建立一个复合索引，因为两个单独索引通常数据库只能使用其中一个，而使用复合索引因为索引本身就对应到两个字段上的，效率会有很大提高。...2.3 位图索引 位图索引是一种针对多个字段的简单查询设计一种特殊的索引，适用范围比较小，只适用于字段值固定并且值的种类很少的情况，比如性别，只能有男和女，或者级别，状态等等，并且只有在同时对多个这样的字段查询时才能体现出位图的优势
跳表这种数据结构对你来说，可能会比较陌生，因为一般的数据结构和算法书籍里都不怎么会讲。...如果像图中那样，对链表建立一级“索引”，查找起来是不是就会更快一些呢？每两个结点提取一个结点到上一级，我们把抽出来的那一级叫做索引或索引层。你可以看我画的图。...我们可以先在索引层遍历，当遍历到索引层中值为 13 的结点时，我们发现下一个结点是 17，那要查找的结点 16 肯定就在这两个结点之间。...不过，天下没有免费的午餐，这种查询效率的提升，前提是建立了很多级索引，也就是我们在第 6 节讲过的空间换时间的设计思路。 跳表是不是很浪费内存？...在讲数据结构和算法时，我们习惯性地把要处理的数据看成整数，但是在实际的软件开发中，原始链表中存储的有可能是很大的对象，而索引结点只需要存储关键值和几个指针，并不需要存储对象，所以当对象比索引结点大很多时
1）地址转换 将虚拟地址转换为物理地址 2）权限管理 管理cpu对物理页的访问，如读写执行权限 3）隔离地址空间 隔离各个进程的地址空间，使其互不影响，提供系统的安全性 打开mmu后，对没有页表映射的虚拟内存访问或者有页表映射但是没有访问权限都会发生处理器异常...页表基地址寄存器和各级页表项中存放的都是物理地址，而不是虚拟地址。 5. 开启mmu后地址转换过程？...->功能：存放页表基地址（物理地址）作为mmu遍历多级页表的起点 mmu进行多级页表遍历时当发现虚拟地址的最高bit为1时使用 ttbr1_el1作为遍历起点，最高bit为0时使用 ttbr0_el1...tlb miss时，mmu会进行多级页表遍历遍历过程如下： 1.mmu根据虚拟地址的最高位判断使用哪个页表基地址寄存器作为起点：当最高位为0时，使用ttbr0_el1作为起点（访问的是用户空间地址）；当最高位为...6.从页表项中取出物理页帧号然后加上物理地址偏移（VA[11,0]）获得最终的物理地址。 ?
我们可以用加减乘除（+ - * /）这样的运算符对两个 Series 进行运算，Pandas 将会根据索引 index，对响应的数据进行计算，结果将会以浮点数的形式存储，以避免丢失精度。 ?...多级索引（MultiIndex）以及命名索引的不同等级 多级索引其实就是一个由元组（Tuple）组成的数组，每一个元组都是独一无二的。...分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某一列的内容对数据行进行分组，并对其应用统计函数，比如求和，平均数，中位数，标准差等等… 举例来说，用 .groupby() 方法，我们可以对下面这数据表按...其中 left 参数代表放在左侧的 DataFrame，而 right 参数代表放在右边的 DataFrame；how='inner' 指的是当左右两个 DataFrame 中存在不重合的 Key 时，...image 连接（Join） 如果你要把两个表连在一起，然而它们之间没有太多共同的列，那么你可以试试 .join() 方法。和 .merge() 不同，连接采用索引作为公共的键，而不是某一列。 ?
当需要分配新的磁盘块时，我们使用最后一个磁盘块中的指针指向新的磁盘块，并将新的磁盘块标记为最后一个磁盘块。现在让我们考虑一个问题：使用隐式链接如何将逻辑块号转换为物理块号？...我们可以将其类比为Java中的链表如何找到相应的元素。当用户提供要访问的逻辑块号 i 时，操作系统需要找到所需访问文件的文件控制块（FCB）。...此外，文件头还需要包含指向「索引数据块」的指针。这样可以通过文件头知道索引数据块的位置，然后通过索引数据块里的索引信息找到对应的数据块。当创建文件时，索引块的所有指针都被设置为空。...当首次写入第 i 块时，从空闲空间中获取一个块，并将其地址写入索引块的第 i 个条目。这样，通过文件头中的指向索引数据块的指针，可以知道索引数据块的位置，并通过索引数据块中的索引信息找到对应的数据块。...在这种实现方式中，索引数据块中会预留一个指针，用于存放下一个索引数据块的地址。当一个索引数据块的索引信息用完时，可以通过该指针找到下一个索引数据块的信息。
pandas 是基于 numpy 数组构建的， 但二者最大的不同是 pandas 是专门为处理表格和混杂数据设计的，比较契合统计分析中的表结构，而 numpy 更适合处理统一的数值数组数据。...在实践中，更直观的形式是通过层级索引（hierarchical indexing，也被称为多级索引，multi-indexing）配合多个有不同等级的一级索引一起使用，这样就可以将高维数组转换成类似一维...①实现将超越二维的数据仅用两个轴来筛选它们的索引。...，求和结果就不细究了） 8.2.11、 pandas 文本格式数据处理 就是处理csv文件，涉及到索引的使用。...②pandas CSV文件处理方法中谈到的索引默认指的是列索引【不是绝对的，Dataframe 有些方法既 有index、又有 columns 时，index 表示行】。
索引文件：当记录可变长时，通常为之建立一张索引表，并为每个记录设置一个表项以加快对记录检索的速度。 索引顺序文件：上述两种方式的结合。为文件建立一张索引表， 为每一组记录中的第一个记录设置一个表项。...它又增 加了两个新特征：一个是引入了文件索引表，通过该表可以实现对索引顺 序文件的随机访问；另一个是增加了溢出(overflow)文件，用它来记录新 增加的、删除的和修改的记录。 2....文件目录也是一种数据结构，用于标识系统 中的文件及其物理地址，供检索时使用。对目录管理的要求如下： 实现“按名存取”。 提高对目录的检索速度。 文件共享。 允许文件重名。...多级目录结构又称为树型目录结构， 主目录称为根目录，数据文件为树叶，其它目录为结点。...7.4 文件共享 7.4.1 基于索引结点的共享方式 在树型结构的目录中，当有两个（或多个）用户要共享一个子目 录或文件时，必须将共享文件或子目录连接到两个（或多个）用 户的目录中，才能方便得找到该文件
文件信息缓冲区 文件信息缓冲区是逻辑文件系统和物理文件系统之间的中间层，用于暂存文件的元数据和部分数据。缓冲区可以减少对物理存储设备的访问次数，提高文件系统的访问速度和整体性能。...易错点：显式链接的FAT表管理可能变得复杂，特别是在文件数量很多的情况下。 索引分配 索引分配也分为几种形式：单级索引、多级索引和混合索引。...1.单级索引 基本概念：每个文件都有一个索引块，其中包含该文件所有盘块的地址。 性质： 支持直接访问。 没有外部碎片。 考点：单级索引的实现方式，以及如何通过索引块快速访问文件。...易错点：单级索引的索引块大小可能限制了文件的最大长度。 2.多级索引 基本概念：当单级索引块不足以容纳所有盘块地址时，使用多级索引，即索引的索引。 性质： 支持更大的文件。 增加了存储开销。...考点：多级索引的实现方式，以及如何通过多级索引快速定位盘块。 易错点：多级索引可能导致访问延迟增加，因为需要多次查找索引。 3.混合索引 基本概念：结合了连续分配、链接分配和索引分配的特点。
软件方案 硬件方案 两种硬件方案： 分段机制 分页机制 分段机制 程序的分段地址空间 在程序中会有来自不同文件的函数 ; 在程序执行时, 不同的数据也有不同的字段, 比如 : 堆 / 栈 / .bss...虚拟地址 = 2^S * p + o 页的寻址机制 页映射到帧 页是连续的虚拟内存 帧是非连续的物理内存 不是所有的页都有对应的帧 分页机制的偏移大小是固定的。...二级/多级 页表 上述我们可以知道， 页表可以解决时间上的问题， 但是如何解决空间上的问题呢 ？...这里我们可以通过二级页表乃至多级页表来解决 也就是我们常说的时间换空间 二级页表： 将页号分为两个部分, 页表分为两个, 一级页号对应一级页表, 二级页号对应二级页表....)的方案 哈希函数 : h(PID, p) 从 PID 标号获得页号 在反向页表中通过哈希算法来搜索一个页对应的帧号 对页号做哈希计算, 为了在帧表中获取对应的帧号 页 i 被放置在表 f(i) 位置
这些面试题在总体上来讲难度不是很大，并没有出太多的场景题。平时多背背八股，看看项目源码还是可以解决的。 那么在这里我们就看看这些问题要如何回答。...栈：存储的是局部变量（如基本数据类型、对象引用）和部分结果，并在方法调用时用于存储方法的调用记录（栈帧）。...04 redis跳表的原理和应用场景 Redis中的跳表（Skip List）是一种随机化的数据结构，它是基于有序链表的，通过增加多级索引来提高数据的查询效率。...原理： 有序链表：跳表的每一层都是一个有序链表，可以顺序访问元素。 多级索引：跳表通过在每个节点中维护多个指向其他节点的指针来实现快速访问，这些指针可以理解为多条路径。...实现：Redis使用跳表作为有序集合键的底层实现之一，特别是当有序集合包含的元素数量较多，或者元素的成员是较长的字符串时。
当 CPU 需要取数据时，如果通过索引得知缓存中没有该数据，那么此时 CPU 需要从 RAM 主存中先获取数据，然后将该数据及其临近数据加载到 Cache 缓存中，以便利用访问局部性提升访问命中率。...当然多级缓存也会带来问题，即数据同步问题，当出现多核和乱序时，如何保证数据同步也需要提供一种内存屏障的规则。...根据不同数据结构特点，常见的有分别对 Channel 维进行了 Channel/4，Channel/32 和 Channel/64 的拆分，下图为 NCHWX 的物理存储结构。...可以看出 Hadamard 积是 Winograd 卷积中必不可少的步骤（见上公式）。但它存在内存访问耗时较长的问题，拖累了整个计算过程。事实上，对 Hadamard 积的求和可以转换为点积。...MNN 中数据重新排布后，对 WinoGrad 卷积的计算如下图所示：我们看数据格式重新排布后的重要计算公式：令参与计算的 X’矩阵与 W’矩阵以及中间矩阵 Y’的前两个维度都为 4。
在使用数据的读入函数时，如果不特别指定所对应的列作为索引，那么会生成从0开始的整数索引作为默认索引。...前面提到了多级索引表的结构和切片，那么除了使用 set_index 之外，如何自己构造多级索引呢？...(index=lambda x:next(new_values),level=2) 若想要对某个位置的元素进行修改，在单层索引时容易实现，即先取出索引的 values 属性，再给对得到的列表进行修改，最后再对...'B', 'b', 'BETA')], # names=['Upper', 'Lower', 'Extra']) df_temp.index = new_idx 关于 map 的另一个使用方法是对多级索引的压缩...另外，需要注意的是原来表中的数据和新表中会根据索引自动对其，例如原先的1002号位置在1003号之后，而新表中相反，那么 reindex 中会根据元素对其，与位置无关。
df的列 默认状态直接恢复到自然数索引： df.reset_index().head() 多级索引时用level参数指定哪一层被reset，用col_level参数指定将索引名称set到多重列索引的哪一层...是针对多级索引的方法，作用是修改某一层索引的索引名(index.name)，而不是索引的索引值(索引标签) 这里为index和columns传入的均是一个字典,键为原来的索引名称,值为新的索引名称。...无需指定要修改的索引级别,会自动寻找索引中的相应的值----当不同层级的索引有相同的值的时候,这会造成混乱。...df_temp.rename(index={'A':'T'},columns={'e':'changed_e'}).head() 当不同层级的索引有相同的值的时候,这会造成混乱。...如果不同层级的索引的索引值有相同的值的时候，要想修改特定级别的索引的索引值(比如次级索引中的A,修改为a)，需要如何修改？
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