Python 按第二项（整数值）对元组列表排序

我有一个元组列表，看起来像这样：

[('abc', 121),('abc', 231),('abc', 148), ('abc',221)]

我想按照元组中的整数值对列表进行升序排序。可能吗

>>> from operator import itemgetter
>>> data = [('abc', 121),('abc', 231),('abc', 148), ('abc',221)]
>>> sorted(data,key=itemgetter(1))
[('abc', 121), ('abc', 148), ('abc', 221), ('abc', 231)]

在这种情况下，IMO使用

itemgetter

比@cheeken的解决方案更具可读性。它是 由于几乎所有的计算都将在

c

端完成（没有双关语），而不是使用

lambda

，因此速度也更快

>python -m timeit -s "from operator import itemgetter; data = [('abc', 121),('abc', 231),('abc', 148), ('abc',221)]" "sorted(data,key=itemgetter(1))"
1000000 loops, best of 3: 1.22 usec per loop

>python -m timeit -s "data = [('abc', 121),('abc', 231),('abc', 148), ('abc',221)]" "sorted(data,key=lambda x: x[1])"
1000000 loops, best of 3: 1.4 usec per loop

---

尝试将

键

关键字与

排序（）

键
应该是一个确定如何从数据结构中检索可比较元素的函数。在您的例子中，它是元组的第二个元素，因此我们访问
[1]

有关优化，请参见jamylak使用
itemgetter（1）
的响应，它本质上是python wiki中
lambda x:x[1]
的更快版本：

>>> from operator import itemgetter, attrgetter    
>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2))
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]    
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'))
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

作为python新手，我只想指出，如果数据确实是这样的：

data = [('abc', 121),('abc', 231),('abc', 148), ('abc',221)]

然后，
sorted（）
将根据元组中的第二个元素自动排序，因为第一个元素都是相同的。
添加到Cheeken的答案中，
这是按降序第二项对元组列表排序的方法

sorted([('abc', 121),('abc', 231),('abc', 148), ('abc',221)],key=lambda x: x[1], reverse=True)

对于lambda避免方法，首先定义自己的函数：

def MyFn(a):
    return a[1]

然后：

对于
Python 2.7+
，这样做会使公认的答案更具可读性：

sorted([('abc', 121),('abc', 231),('abc', 148), ('abc',221)], key=lambda (k, val): val)

OP中的排序值是整数这一事实与问题本身无关。换句话说，如果排序值是文本，则接受的答案将起作用。我提出这一点也是为了指出排序过程中可以修改排序（例如，考虑大写和小写）

对于就地排序，使用

foo = [(list of tuples)]
foo.sort(key=lambda x:x[0]) #To sort by first element of the tuple

+1我同意
itemgetter（）
是一个更好的解决方案。然而，我认为lambda表达式会使
key
的功能更加清晰。+1然而，当我运行您的速度测试时，我注意到“人眼”应该更快。。而且测量速度更快，实际上明显慢了。我对此有点摸不着头脑，然后停止使用python超时模块，只使用linux时间。i、 e.
time`python-c“the code”`
然后我得到了你拼出来的“人眼”结果，以及更快的系统时钟时间。仍然不确定这是为什么，但它是可复制的。我推测这与模块的加载开销有关，但对我来说还不是很重要。@JeffSheffield:注意，jamylak是在设置代码中导入的（在计时之外），而不是在测试代码中导入的。这是完全合理的，因为大多数程序需要不止一次排序，或者需要对更大的集合进行排序，但它们只执行一次导入。（对于那些只需要做一小部分的程序来说……好吧，你说的是不到一微秒的差异，所以谁在乎呢？）@abarnert仅供参考：jamylak正在python-m timeit-s

内部进行导入，但我认为您的观点是，在生产场景中，您只需支付库加载惩罚一次。而且。。。至于谁在乎那微秒。。。你会在意，因为假设你的排序数据会变得相当大，而且一旦数据集增长，微秒会变成真正的秒。@JeffSheffield:这正是问题的关键：导入成本不会随着数据的增长而增长，所以即使它看起来像是你为一个小排序支付的1美元的一大部分，它将是你为一个大排序或一堆小排序支付的500毫秒中一个不相关的部分。这有什么好处？一个好处是有一个定义的函数，你可以在任何地方使用，而不必放置

lambda x:x[1]

在多个代码区域中。另一个好处是，如果它是一个单独的函数，您可以更好地记录/注释。x=[[5,3]，1.0345]，[5,6]，5.098]，[5,4]，4.89]，[5,1]，5.97]]有这样的列表，我们可以使用itemgetter（）对x[0][1]中的元素进行排序吗？尽管这个答案可能是正确的，最好解释为什么这个答案是正确的，而不是只提供代码。此外，这几乎是一个确切的答案，已经存在，并被接受5年前，所以这并没有真正增加任何网站。看看新的问题，以帮助人们！事实上，这有助于人们寻找合适的方法。虽然这很有帮助，但作为对建议答案的评论可能更合适，表明如何使用与该答案中提供的方法相同的方法来完成相同的任务。Sorted没有进行适当的排序，因此：Sorted_list=Sorted（[（'abc'，121），（'abc'，231），（'abc'，148），（'abc'，221）]，key=lambda x:x[1]），reverse=True表示从大到小的顺序。这在Python 3.7中仍然适用。您还可以将多个键添加为元组，如果希望一个键反转，可以添加负号，这将首先使用第一个元素，然后使用第二个元素进行排序：

排序（一些列表，lambda x:（x[0]，-x[1]）

我只想说这是我有史以来访问量最大的stackoverflow页面；到现在为止，我已经来过500次了。谢谢你，奇肯，如果我能记住这一行代码就好了。注意，原来的列表不会改变。

sorted

函数只会生成一个为您排序的新列表。

sorted([('abc', 121),('abc', 231),('abc', 148), ('abc',221)], key=lambda (k, val): val)

>>> sorted([(121, 'abc'), (231, 'def'), (148, 'ABC'), (221, 'DEF')], key=lambda x: x[1])
[(148, 'ABC'), (221, 'DEF'), (121, 'abc'), (231, 'def')]
>>> sorted([(121, 'abc'), (231, 'def'), (148, 'ABC'), (221, 'DEF')], key=lambda x: str.lower(x[1]))
[(121, 'abc'), (148, 'ABC'), (231, 'def'), (221, 'DEF')]

foo = [(list of tuples)]
foo.sort(key=lambda x:x[0]) #To sort by first element of the tuple