Python 按字母顺序对压缩列表进行排序，并根据另一个列表对第二个列表进行排序**双重排序**

所以我有这三张清单

 last_names= ["B","A","A","A","B","G","G"]
 courses = [ 'Comp','Chem','Phys', 'Comp', 'Chem', 'Phys', 'Chem']
 grades = [3,2,3,3,2,1,3]

因此，“姓氏”应按字母顺序排序，然后“课程”应根据以下列表排序：

 ['Math','Chem','Comp','Phys']

所有这一切都应该发生，而三个列表中的元素应该以相同的方式重新排序，这样我们就可以保持三个元素彼此连接

所以结果应该是这样的：

 last_names= ["A","A","A","B","B","G","G"]
 courses = [ 'Chem','Comp','Phys', 'Chem', 'Comp', 'Chem', 'Phys']
 grades = [2,3,3,2,3,3,1]

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我试着编一本字典并在里面对它们进行排序，但它变得复杂了，我想不出一个方法来做这件事

你可以把三胞胎压缩，按姓氏和课程对它们进行排序，然后把元素取回。
我正在使用字典将课程与索引关联起来，这样我们就可以在固定时间内查找索引，而不是使用

courses\u order.index（）

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您可以压缩三元组，按姓氏和课程对它们进行排序，然后将元素取回。
我正在使用字典将课程与索引关联起来，这样我们就可以在固定时间内查找索引，而不是使用

courses\u order.index（）

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您可以使用zip和enumerate进行类似的操作

courses_sort = ['Math','Chem','Comp','Phys']
for i, v in enumerate(sorted(zip(last_names, courses, grades), key=lambda x: x[0]+ str(courses_sort.index(x[1])))):
    last_names[i], courses[i], grades[i] = v[0], v[1], v[2]

此代码将从三个列表中提取同一索引中的值，然后按姓氏列表对它们进行排序。
输出

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您可以使用zip和enumerate进行类似的操作

courses_sort = ['Math','Chem','Comp','Phys']
for i, v in enumerate(sorted(zip(last_names, courses, grades), key=lambda x: x[0]+ str(courses_sort.index(x[1])))):
    last_names[i], courses[i], grades[i] = v[0], v[1], v[2]

此代码将从三个列表中提取同一索引中的值，然后按姓氏列表对它们进行排序。
输出

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您可以使用和的组合来获得输出

last_names,courses,grades = [list(tup) for tup in zip(*sorted(zip(last_names,courses,grades)))]

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您可以使用和的组合来获得输出

last_names,courses,grades = [list(tup) for tup in zip(*sorted(zip(last_names,courses,grades)))]

你试过裸体还是熊猫？ 如果使用numpy，请如下所示：

import numpy as np
data = np.sort(np.array([last_names,courses,grades]))

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'lastnames':last_names,'courses':courses,'grades':grades})
data.sort_values(by=['lastnames'],inplace=True)

或者使用熊猫看起来像：

import numpy as np
data = np.sort(np.array([last_names,courses,grades]))

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'lastnames':last_names,'courses':courses,'grades':grades})
data.sort_values(by=['lastnames'],inplace=True)

如果您使用xlsx或csv文件，最好使用pandas

试试numpy或pandas？ 如果使用numpy，请如下所示：

import numpy as np
data = np.sort(np.array([last_names,courses,grades]))

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'lastnames':last_names,'courses':courses,'grades':grades})
data.sort_values(by=['lastnames'],inplace=True)

或者使用熊猫看起来像：

import numpy as np
data = np.sort(np.array([last_names,courses,grades]))

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'lastnames':last_names,'courses':courses,'grades':grades})
data.sort_values(by=['lastnames'],inplace=True)

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如果您使用xlsx或csv文件，最好使用pandas

谢谢！我已经这样做了，但问题是在第二步中，我必须根据我上面提到的具体列表来选择课程，所以基本上是双重排序谢谢！我已经这样做了，但问题是在第二步，我必须根据我上面提到的具体列表来学习课程，所以基本上是双重排序