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

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

其他回答

有一种简单的方法来整理字典。

根据你的问题,

解决方案是:

c={2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
y=sorted(c.items())
print y

(其中c是你的字典名。)

这个程序给出如下输出:

[(1, 89), (2, 3), (3, 0), (4, 5)]

如你所愿。

另一个例子是:

d={"John":36,"Lucy":24,"Albert":32,"Peter":18,"Bill":41}
x=sorted(d.keys())
print x

给出输出:['Albert', 'Bill', 'John', 'Lucy', 'Peter']

y=sorted(d.values())
print y

给出输出:[18,24,32,36,41]

z=sorted(d.items())
print z

给出输出:

[('Albert', 32), ('Bill', 41), ('John', 36), ('Lucy', 24), ('Peter', 18)]

因此,通过将其更改为键、值和项,您可以像您想要的那样打印。希望这能有所帮助!

Python字典是无序的。通常,这不是问题,因为最常见的用例是执行查找。

最简单的方法是创建一个集合。OrderedDict以排序顺序插入元素。

ordered_dict = collections.OrderedDict([(k, d[k]) for k in sorted(d.keys())])

如果需要迭代,就像上面其他人建议的那样,最简单的方法是迭代排序的键。的例子,

按键排序打印值:

# create the dict
d = {k1:v1, k2:v2,...}
# iterate by keys in sorted order
for k in sorted(d.keys()):
    value = d[k]
    # do something with k, value like print
    print k, value

获取按键排序的值列表:

values = [d[k] for k in sorted(d.keys())]

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

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。

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