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
2.7中两个方法的时间比较显示它们实际上是相同的:
>>> setup_string = "a = sorted(dict({2:3, 1:89, 4:5, 3:0}).items())"
>>> timeit.timeit(stmt="[(k, val) for k, val in a]", setup=setup_string, number=10000)
0.003599141953657181
>>> setup_string = "from collections import OrderedDict\n"
>>> setup_string += "a = OrderedDict({1:89, 2:3, 3:0, 4:5})\n"
>>> setup_string += "b = a.items()"
>>> timeit.timeit(stmt="[(k, val) for k, val in b]", setup=setup_string, number=10000)
0.003581275490432745
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
对于CPython/PyPy 3.6,以及任何Python 3.7或更高版本,这很容易做到:
>>> d = {2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
>>> dict(sorted(d.items()))
{1: 89, 2: 3, 3: 0, 4: 5}
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
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。