我在列表或元组列表中有一些数据,如下所示:
data = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
data = [(1,2,3), (4,5,6), (7,8,9)]
我想按子集中的第二个元素排序。意思是,按2,5,8排序,其中2来自(1,2,3),5来自(4,5,6)。常见的方法是什么?我应该在列表中存储元组或列表吗?
我在列表或元组列表中有一些数据,如下所示:
data = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
data = [(1,2,3), (4,5,6), (7,8,9)]
我想按子集中的第二个元素排序。意思是,按2,5,8排序,其中2来自(1,2,3),5来自(4,5,6)。常见的方法是什么?我应该在列表中存储元组或列表吗?
当前回答
@斯蒂芬的回答很中肯!这里是用于更好可视化的示例,
为Ready Player One球迷呐喊!=)
>>> gunters = [('2044-04-05', 'parzival'), ('2044-04-07', 'aech'), ('2044-04-06', 'art3mis')]
>>> gunters.sort(key=lambda tup: tup[0])
>>> print gunters
[('2044-04-05', 'parzival'), ('2044-04-06', 'art3mis'), ('2044-04-07', 'aech')]
key是一个将被调用来转换集合项以进行比较的函数。。如Java中的compareTo方法。
传递给key的参数必须是可调用的。这里,lambda的使用创建了一个匿名函数(它是一个可调用的)。lambda的语法是单词lambda后跟一个可迭代的名称,然后是一个代码块。
下面的示例中,我们对一个元组列表进行排序,该元组包含特定事件和参与者名称的信息abt时间。
我们按照事件发生的时间对该列表进行排序,这是元组的第0个元素。
注意-ssort([cmp[,key[,reverse]]])对s的项目进行排序
其他回答
斯蒂芬的答案是我会用的。为了完整起见,这里是DSU(修饰排序-未修饰)模式和列表理解:
decorated = [(tup[1], tup) for tup in data]
decorated.sort()
undecorated = [tup for second, tup in decorated]
或者,更简洁地说:
[b for a,b in sorted((tup[1], tup) for tup in data)]
正如Python Sorting HowTo中所指出的,自从Python 2.4之后,当关键函数可用时,这是不必要的。
itemgetter()比lambda tup:tup[1]稍快,但增长相对温和(约10%至25%)。
(IPython会话)
>>> from operator import itemgetter
>>> from numpy.random import randint
>>> values = randint(0, 9, 30000).reshape((10000,3))
>>> tpls = [tuple(values[i,:]) for i in range(len(values))]
>>> tpls[:5] # display sample from list
[(1, 0, 0),
(8, 5, 5),
(5, 4, 0),
(5, 7, 7),
(4, 2, 1)]
>>> sorted(tpls[:5], key=itemgetter(1)) # example sort
[(1, 0, 0),
(4, 2, 1),
(5, 4, 0),
(8, 5, 5),
(5, 7, 7)]
>>> %timeit sorted(tpls, key=itemgetter(1))
100 loops, best of 3: 4.89 ms per loop
>>> %timeit sorted(tpls, key=lambda tup: tup[1])
100 loops, best of 3: 6.39 ms per loop
>>> %timeit sorted(tpls, key=(itemgetter(1,0)))
100 loops, best of 3: 16.1 ms per loop
>>> %timeit sorted(tpls, key=lambda tup: (tup[1], tup[0]))
100 loops, best of 3: 17.1 ms per loop
对于按多个条件排序,例如按元组中的第二个和第三个元素排序,让
data = [(1,2,3),(1,2,1),(1,1,4)]
因此定义一个lambda,它返回一个描述优先级的元组,例如
sorted(data, key=lambda tup: (tup[1],tup[2]) )
[(1, 1, 4), (1, 2, 1), (1, 2, 3)]
@斯蒂芬的回答很中肯!这里是用于更好可视化的示例,
为Ready Player One球迷呐喊!=)
>>> gunters = [('2044-04-05', 'parzival'), ('2044-04-07', 'aech'), ('2044-04-06', 'art3mis')]
>>> gunters.sort(key=lambda tup: tup[0])
>>> print gunters
[('2044-04-05', 'parzival'), ('2044-04-06', 'art3mis'), ('2044-04-07', 'aech')]
key是一个将被调用来转换集合项以进行比较的函数。。如Java中的compareTo方法。
传递给key的参数必须是可调用的。这里,lambda的使用创建了一个匿名函数(它是一个可调用的)。lambda的语法是单词lambda后跟一个可迭代的名称,然后是一个代码块。
下面的示例中,我们对一个元组列表进行排序,该元组包含特定事件和参与者名称的信息abt时间。
我们按照事件发生的时间对该列表进行排序,这是元组的第0个元素。
注意-ssort([cmp[,key[,reverse]]])对s的项目进行排序
sorted_by_second = sorted(data, key=lambda tup: tup[1])
or:
data.sort(key=lambda tup: tup[1]) # sorts in place
默认排序模式为升序。要按降序排序,请使用选项reverse=True:
sorted_by_second = sorted(data, key=lambda tup: tup[1], reverse=True)
or:
data.sort(key=lambda tup: tup[1], reverse=True) # sorts in place