如何按键对字典进行排序?
示例输入:
{2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
期望的输出:
{1:89, 2:3, 3:0, 4:5}
如何按键对字典进行排序?
示例输入:
{2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
期望的输出:
{1:89, 2:3, 3:0, 4:5}
当前回答
来自Python的集合库文档:
>>> from collections import OrderedDict
>>> # regular unsorted dictionary
>>> d = {'banana': 3, 'apple':4, 'pear': 1, 'orange': 2}
>>> # dictionary sorted by key -- OrderedDict(sorted(d.items()) also works
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[0]))
OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])
>>> # dictionary sorted by value
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[1]))
OrderedDict([('pear', 1), ('orange', 2), ('banana', 3), ('apple', 4)])
>>> # dictionary sorted by length of the key string
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: len(t[0])))
OrderedDict([('pear', 1), ('apple', 4), ('orange', 2), ('banana', 3)])
其他回答
简单:
d = {2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
sd = sorted(d.items())
for k,v in sd:
print k, v
输出:
1 89
2 3
3 0
4 5
以下是建议解决方案的性能:
from collections import OrderedDict
from sortedcontainers import SortedDict
import json
keys = np.random.rand(100000)
vals = np.random.rand(100000)
d = dict(zip(keys, vals))
timeit SortedDict(d)
#45.8 ms ± 780 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
timeit sorted(d.items())
#91.9 ms ± 707 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
timeit OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda x: x[0]))
#93.7 ms ± 1.52 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
timeit dict(sorted(dic.items()))
#113 ms ± 824 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
timeit OrderedDict(sorted(dic.items()))
#122 ms ± 2.65 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
timeit json.dumps(d, sort_keys=True)
#259 ms ± 9.42 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
如我们所见,格兰特·詹克斯的解决方案是目前为止最快的。
我发现对字典进行排序的一个简单方法是,根据要排序的字典的排序键:值项创建一个新字典。 如果你想对dict ={}排序,使用相关的方法检索它的所有项,使用sorted()函数对它们排序,然后创建新字典。
下面是使用字典理解的代码:
sorted_dict = {k:v for k,v in sorted(dict.items())}
或者用熊猫,
演示:
>>> d={'B':1,'A':2,'C':3}
>>> df=pd.DataFrame(d,index=[0]).sort_index(axis=1)
A B C
0 2 1 3
>>> df.to_dict('int')[0]
{'A': 2, 'B': 1, 'C': 3}
>>>
See:
这方面的文档 整只熊猫的记录
伙计们,你们把事情搞复杂了……非常简单
from pprint import pprint
Dict={'B':1,'A':2,'C':3}
pprint(Dict)
输出结果为:
{'A':2,'B':1,'C':3}