如何使用python按字典值对文件进行排序

字典数据（名称、平均分数）会提前收集并存储在文件中。然后，此代码重新打开文件并将其中的数据存储在变量（文件）中。我需要将文件中的数据按值排序，因此如果文件中的数据为： 詹姆斯：5 蒂姆：8 这将使蒂姆排在首位，因为他的平均得分更高。我该怎么做呢？ 此外，字典也存在，以便在对集合进行排序时，名称和分数保持在一起 dict={} #假设每行的文件格式为“name:score”。 以open（“classa2.txt”、“r”）作为f： 对于f中的行： line=line.split（“：”） dict[行[0]]=行[1] #按值排序（分数） od=collections.OrderedDict（已排序（dict.items（），key=lambda t:t[1]）） #写出新的结果 以open（“classa2.txt”，“w”）作为f： 对于输入od： f、 写入（键+'：'+str（od[key]）+“\n”） 打印键+“：”+str（od[键]）

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显然，数据文件如下所示

    file=sorted(file)

在这种情况下，你需要

tim: ["4.0", "2.9", "3.4"]
james: ["3.8", "3.8"]
clara: ["2.6", "3.5", "3.2"]

那你可以

from ast import literal_eval

def sort_key(line):
    # split "name: scores" into ["name", " scores"]
    name, score_str = line.split(":")

    # convert " [\"1.9\", \"3.8\"]" into ["1.9", "3.8"]
    scores = literal_eval(score_str.strip())

    # convert ["1.9", "3.8"] into [1.9, 3.8]
    scores = [float(f) for f in scores]

    # calculate average score
    avg = sum(scores) / len(scores)
    return avg

导致

# read data from file
with open("classa2.txt") as inf:
    lines = [line.rstrip() for line in inf]

# sort highest scores first
lines.sort(key=sort_key, reverse=True)

print("\n".join(lines))

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如果您想对文件进行升序或降序排序，那么需要对字典做什么？不需要升序或降序，它需要按键排序。我用字典把名字和平均分数放在一起。当我使用一个列表时，所有的数据都被搞乱了，Uppyton的OrderedICT可能有用。查看示例：（参见通过值排序从dict创建OD的示例）感谢您提供的信息，但您甚至没有涉及我需要排序的文件中的数据。我想我解释错了。数据正在存储在文件中。然后我需要打开文件，从中获取数据并对其进行排序，然后将其打印到屏幕上。Sorry您的问题听起来好像您已经加载了词典，“词典数据（名称，平均分数）在问题代码中的较早部分收集”1秒后，我将更改问题，使其更有意义我认为我对我的答案进行了更改，符合您的要求。您的代码给出的错误列表索引超出了行位的范围。我的文件有几个条目我真的很抱歉，但是我更新了这个问题，因为我用错了词，你现在能帮我一下吗，因为这个问题稍微改变了一下。这会引发这个错误回溯（上次的最新调用）：文件“C:/Users/James/Documents/python work/working/task 3 mably.py”，第28行，在lines.sort中（key=sort\u key，reverse=True）#排序得分最高的第一个文件“C:/Users/James/Documents/python work/working/task 3 mably.py”，第22行，在排序键中返回int（score）ValueError:int（）无效，以10为底：“['4.0']”显然，您的文件行看起来不像

tim:5

，而是

tim:['4.0']

。相应地调整

排序键

。好的，但我是初学者，请您编辑答案中的代码，这样做，您的数据是正确的。顺便说一句，谢谢你的工作，请@hughbothwell，如果你能编辑这篇文章，让它工作起来，对像我这样的初学者真的很有帮助

james: ["3.8", "3.8"]
tim: ["4.0", "2.9", "3.4"]
clara: ["2.6", "3.5", "3.2"]