下面是Whatangs的答案，如果你想获得两个排序的列表(python3)。

X = ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i"]
Y = [ 0,   1,   1,    0,   1,   2,   2,   0,   1]

Zx, Zy = zip(*[(x, y) for x, y in sorted(zip(Y, X))])

print(list(Zx))  # [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2]
print(list(Zy))  # ['a', 'd', 'h', 'b', 'c', 'e', 'i', 'f', 'g']

记住Zx和Zy是元组。 我也在想是否有更好的方法来做到这一点。

警告:如果你用空列表运行它，它会崩溃。

另外，如果你不介意使用numpy数组(或者实际上已经在处理numpy数组…)，这里有另一个很好的解决方案:

people = ['Jim', 'Pam', 'Micheal', 'Dwight']
ages = [27, 25, 4, 9]

import numpy
people = numpy.array(people)
ages = numpy.array(ages)
inds = ages.argsort()
sortedPeople = people[inds]

我在这里找到的: http://scienceoss.com/sort-one-list-by-another-list/

一个简单的句子。

list_a = [5,4,3,2,1]
list_b = [1,1.5,1.75,2,3,3.5,3.75,4,5]

假设你想让列表a匹配列表b。

orderedList =  sorted(list_a, key=lambda x: list_b.index(x))

当需要将较小的列表与较大的列表进行排序时，这是很有用的。假设较大的列表包含较小列表中的所有值，就可以做到这一点。

我创建了一个更通用的函数，它根据另一个列表对两个以上的列表进行排序，灵感来自@Whatang的答案。

def parallel_sort(*lists):
    """
    Sorts the given lists, based on the first one.
    :param lists: lists to be sorted

    :return: a tuple containing the sorted lists
    """

    # Create the initially empty lists to later store the sorted items
    sorted_lists = tuple([] for _ in range(len(lists)))

    # Unpack the lists, sort them, zip them and iterate over them
    for t in sorted(zip(*lists)):
        # list items are now sorted based on the first list
        for i, item in enumerate(t):    # for each item...
            sorted_lists[i].append(item)  # ...store it in the appropriate list

    return sorted_lists

另一种选择，结合了几个答案。

zip(*sorted(zip(Y,X)))[1]

为了在python3中工作:

list(zip(*sorted(zip(B,A))))[1]

我认为如果两个列表的大小不同或包含不同的项目，上面的大多数解决方案都是无效的。下面的解决方案很简单，应该可以解决这些问题:

import pandas as pd

list1 = ['B', 'A', 'C']  # Required sort order
list2 = ['C', 'A']       # Items to be sorted according to list1

result = pd.merge(pd.DataFrame(list1), pd.DataFrame(list2))
print(list(result[0]))

输出:

['A', 'C']

注意:任何不在list1中的项都将被忽略，因为算法不知道要使用的排序顺序。