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

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())}

找到了另一种方法:

import json
print json.dumps(d, sort_keys = True)

乌利希期刊指南: 1. 这也可以对嵌套对象进行排序(谢谢@DanielF)。 2. Python字典是无序的，因此只适用于打印或赋值给STR。

注意:对于Python 3.7+，请参见此答案

标准Python字典是无序的(直到Python 3.7)。即使对(键，值)对进行了排序，也不能将它们存储在字典中以保持排序。

最简单的方法是使用OrderedDict，它会记住元素被插入的顺序:

In [1]: import collections

In [2]: d = {2:3, 1:89, 4:5, 3:0}

In [3]: od = collections.OrderedDict(sorted(d.items()))

In [4]: od
Out[4]: OrderedDict([(1, 89), (2, 3), (3, 0), (4, 5)])

不要在意od是如何打印出来的;它会像预期的那样工作:

In [11]: od[1]
Out[11]: 89

In [12]: od[3]
Out[12]: 0

In [13]: for k, v in od.iteritems(): print k, v
   ....: 
1 89
2 3
3 0
4 5

Python 3

对于Python 3用户，需要使用.items()而不是.iteritems():

In [13]: for k, v in od.items(): print(k, v)
   ....: 
1 89
2 3
3 0
4 5

最简单的解决方案是，你应该得到一个dict键排序顺序的列表，然后遍历dict。例如

a1 = {'a':1, 'b':13, 'd':4, 'c':2, 'e':30}
a1_sorted_keys = sorted(a1, key=a1.get, reverse=True)
for r in a1_sorted_keys:
    print r, a1[r]

以下是输出(按顺序排列)

e 30
b 13
d 4
c 2
a 1

如果你知道你所有的键都是相同的类型，或者有支持'< '(小于，python的__lt__)的类型，那么你可以使用dict(sorted(your_dict.items()， key=lambda _: _[0]))一个容易理解的一行程序