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

这里已经有很多答案展示了对Python字典进行排序的流行方法。我想我应该为那些从谷歌来到这里寻找非标准想法的人添加一些不太明显的方法。

样本字典:d = {2: ' c ', 1: ' b ', 0: ' a ', 3: ' d '}

字典理解

# Converts to list, sorts, re-converts to dict
{k: v for k, v in sorted(list(d.items()))}

使用λ

排序并不总是按照严格的升序或降序进行。对于更多的条件排序，使用上述方法结合lamdas:

{k: v for k, v in sorted(d.items(), key=lambda v: ord(v[1]))}

更多的例子

这个帖子已经有足够多的好例子了。有关更多示例，以及边缘情况和奇怪情况，请参阅这篇关于Python中字典排序的文章。

此函数将根据键对任何字典进行递归排序。也就是说，如果字典中的任何值也是一个字典，它也将根据它的键进行排序。如果您运行在CPython 3.6或更高版本上，则可以简单地更改为使用dict而不是OrderedDict。

from collections import OrderedDict

def sort_dict(d):
    items = [[k, v] for k, v in sorted(d.items(), key=lambda x: x[0])]
    for item in items:
        if isinstance(item[1], dict):
            item[1] = sort_dict(item[1])
    return OrderedDict(items)
    #return dict(items)

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())]

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。

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