Python 如何根据字典的值对字典列表进行排序?
我有一个字典列表,希望每个条目都按特定值排序 考虑到清单:Python 如何根据字典的值对字典列表进行排序?,python,list,sorting,dictionary,data-structures,Python,List,Sorting,Dictionary,Data Structures,我有一个字典列表,希望每个条目都按特定值排序 考虑到清单: [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}] 按名称排序时,应为: [{'name':'Bart', 'age':10}, {'name':'Homer', 'age':39}] 您必须实现自己的比较函数,该函数将通过名称键的值来比较字典。请参见您必须实现自己的比较功能,通过名称键的值来比较字典。看我想你的意思是: [{'name':'Homer', 'age':39
[{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]
按名称
排序时,应为:
[{'name':'Bart', 'age':10}, {'name':'Homer', 'age':39}]
您必须实现自己的比较函数,该函数将通过名称键的值来比较字典。请参见您必须实现自己的比较功能,通过名称键的值来比较字典。看我想你的意思是:
[{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]
这将按如下方式排序:
sorted(l,cmp=lambda x,y: cmp(x['name'],y['name']))
我猜你的意思是:
[{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]
这将按如下方式排序:
sorted(l,cmp=lambda x,y: cmp(x['name'],y['name']))
my_list
现在就是您想要的了
或者更好:
自Python 2.4以来,有一个键
参数更高效、更整洁:
my_list = sorted(my_list, key=lambda k: k['name'])
…依我看,lambda比operator.itemgetter更容易理解,但您的里程可能会有所不同
my_list
现在就是您想要的了
或者更好:
自Python 2.4以来,有一个键
参数更高效、更整洁:
my_list = sorted(my_list, key=lambda k: k['name'])
…依我看,lambda比operator.itemgetter更容易理解,但您的里程数可能会有所不同。该函数采用键=
参数
newlist=sorted(list-to-be-sorted,key=lambda k:k['name'])
或者,您可以使用而不是自己定义函数
从操作员导入itemgetter
newlist=sorted(list-to-be-sorted,key=itemgetter('name'))
为完整起见,请添加reverse=True
以按降序排序
newlist=sorted(l,key=itemgetter('name'),reverse=True)
该函数采用键=
参数
newlist=sorted(list-to-be-sorted,key=lambda k:k['name'])
或者,您可以使用而不是自己定义函数
从操作员导入itemgetter
newlist=sorted(list-to-be-sorted,key=itemgetter('name'))
为完整起见,请添加reverse=True
以按降序排序
newlist=sorted(l,key=itemgetter('name'),reverse=True)
“key”用于按任意值排序,“itemgetter”将该值设置为每个项的“name”属性
“key”用于按任意值排序,“itemgetter”将该值设置为每个项的“name”属性。您可以使用自定义比较函数,也可以传入计算自定义排序键的函数。这通常效率更高,因为每个项只计算一次键,而比较函数将被调用更多次 你可以这样做:
def mykey(adict): return adict['name']
x = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age':10}]
sorted(x, key=mykey)
但是标准库包含一个获取任意对象项的通用例程:itemgetter
。因此,请尝试以下方法:
from operator import itemgetter
x = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age':10}]
sorted(x, key=itemgetter('name'))
可以使用自定义比较函数,也可以传入计算自定义排序键的函数。这通常效率更高,因为每个项只计算一次键,而比较函数将被调用更多次 你可以这样做:
def mykey(adict): return adict['name']
x = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age':10}]
sorted(x, key=mykey)
但是标准库包含一个获取任意对象项的通用例程:itemgetter
。因此,请尝试以下方法:
from operator import itemgetter
x = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age':10}]
sorted(x, key=itemgetter('name'))
要按key='name'对词典列表排序,请执行以下操作:
list_of_dicts.sort(key=operator.itemgetter('name'))
要按key='age'对词典列表排序,请执行以下操作:
list_of_dicts.sort(key=operator.itemgetter('age'))
要按key='name'对词典列表排序,请执行以下操作:
list_of_dicts.sort(key=operator.itemgetter('name'))
要按key='age'对词典列表排序,请执行以下操作:
list_of_dicts.sort(key=operator.itemgetter('age'))
如果要按多个键对列表进行排序,可以执行以下操作:
my_list = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Milhouse', 'age':10}, {'name':'Bart', 'age':10} ]
sortedlist = sorted(my_list , key=lambda elem: "%02d %s" % (elem['age'], elem['name']))
它相当粗糙,因为它依赖于将值转换为单个字符串表示进行比较,但对于包括负数在内的数字,它的工作原理与预期的一样(尽管如果使用数字,则需要使用零填充来适当格式化字符串)。如果要按多个键对列表进行排序,您可以执行以下操作:
my_list = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Milhouse', 'age':10}, {'name':'Bart', 'age':10} ]
sortedlist = sorted(my_list , key=lambda elem: "%02d %s" % (elem['age'], elem['name']))
它相当粗糙,因为它依赖于将值转换为单个字符串表示进行比较,但对于包括负数在内的数字,它的工作原理与预期的一样(尽管如果使用数字,则需要使用零填充来适当格式化字符串)。使用来自Perl的
py = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]
做
给予
有关Perl-Schwartzian转换的更多信息:
在计算机科学中,Schwartzian变换是一种Perl编程
用于提高项目列表排序效率的习惯用法。这
当排序为空时,习惯用法适用于基于比较的排序
实际上是基于
元素,其中计算该属性是一项密集操作
应至少执行几次。施瓦茨学派
转换值得注意的是,它不使用命名的临时数组
使用来自Perl的
py = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]
做
给予
有关Perl-Schwartzian转换的更多信息:
在计算机科学中,Schwartzian变换是一种Perl编程
用于提高项目列表排序效率的习惯用法。这
当排序为空时,习惯用法适用于基于比较的排序
实际上是基于
元素,其中计算该属性是一项密集操作
应至少执行几次。施瓦茨学派
转换值得注意的是,它不使用命名的临时数组
假设我有一本包含以下元素的字典
D
。要排序,只需使用sorted
中的键参数传递自定义函数,如下所示:
D = {'eggs': 3, 'ham': 1, 'spam': 2}
def get_count(tuple):
return tuple[1]
sorted(D.items(), key = get_count, reverse=True)
# Or
sorted(D.items(), key = lambda x: x[1], reverse=True) # Avoiding get_count function call
退房。假设我有一本包含以下元素的字典
D
。要排序,只需使用sorted
中的键参数传递自定义函数,如下所示:
D = {'eggs': 3, 'ham': 1, 'spam': 2}
def get_count(tuple):
return tuple[1]
sorted(D.items(), key = get_count, reverse=True)
# Or
sorted(D.items(), key = lambda x: x[1], reverse=True) # Avoiding get_count function call
查看。这里是另一种通用解决方案-它按键和值对dict的元素进行排序 它的优点是不需要指定键,如果某些字典中缺少一些键,它仍然可以工作
def sort_key_func(item):
""" Helper function used to sort list of dicts
:param item: dict
:return: sorted list of tuples (k, v)
"""
pairs = []
for k, v in item.items():
pairs.append((k, v))
return sorted(pairs)
sorted(A, key=sort_key_func)
这是
data_one = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age': 10}]
data_one.sort(key=get_name)
data_two = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age': 10}]
new_data = sorted(data_two, key=get_name)
>>> print(data_one)
[{'name': 'Bart', 'age': 10}, {'name': 'Homer', 'age': 39}]
>>> print(new_data)
[{'name': 'Bart', 'age': 10}, {'name': 'Homer', 'age': 39}]
sorted_list = sorted(list_to_sort, key= lambda x: x['name'])
# Returns list of values
list_to_sort.sort(key=operator.itemgetter('name'))
# Edits the list, and does not return a new list
# First option
python3.6 -m timeit -s "list_to_sort = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}, {'name':'Faaa', 'age':57}, {'name':'Errr', 'age':20}]" -s "sorted_l=[]" "sorted_l = sorted(list_to_sort, key=lambda e: e['name'])"
# Second option
python3.6 -m timeit -s "list_to_sort = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}, {'name':'Faaa', 'age':57}, {'name':'Errr', 'age':20}]" -s "sorted_l=[]" -s "import operator" "list_to_sort.sort(key=operator.itemgetter('name'))"
import random
import operator
# Create a list of 100 dicts with random 8-letter names and random ages from 0 to 100.
l = [{'name': ''.join(random.choices(string.ascii_lowercase, k=8)), 'age': random.randint(0, 100)} for i in range(100)]
# Test the performance with a lambda function sorting on name
%timeit sorted(l, key=lambda x: x['name'])
13 µs ± 388 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
# Test the performance with itemgetter sorting on name
%timeit sorted(l, key=operator.itemgetter('name'))
10.7 µs ± 38.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
# Check that each technique produces the same sort order
sorted(l, key=lambda x: x['name']) == sorted(l, key=operator.itemgetter('name'))
True