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
在Python 3中。
>>> D1 = {2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
>>> for key in sorted(D1):
print (key, D1[key])
给了
1 89
2 3
3 0
4 5
其他回答
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
就问题的表述方式而言,这里的大多数答案都是正确的。
然而,考虑到事情应该如何真正完成,考虑到几十年的计算机科学,让我完全惊讶的是,这里实际上只有一个答案(来自GrantJ用户)建议使用排序关联容器(sortedcontainers),它基于插入点的键对元素进行排序。
这将避免每次调用sort(…)时对性能的巨大影响(至少O(N*log(N)),其中N是元素的数量(逻辑上,这适用于这里建议使用sort(…)的所有此类解决方案)。考虑到对于所有这样的解决方案,sort(…)将需要在每次通过添加/删除元素修改后,当需要以排序方式访问集合时调用…
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
我想出了单行字典排序。
>> a = {2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
>> c = {i:a[i] for i in sorted(a.keys())}
>> print(c)
{1: 89, 2: 3, 3: 0, 4: 5}
[Finished in 0.4s]
希望这对你有所帮助。
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!