我认为原题的题目不准确。如果你有两个条目数量相同的列表，并且列表1中的每个条目都以相同的顺序与列表2相关(例如a = 0, b = 1，等等)，那么问题应该是“如何对字典排序?”'，而不是'如何根据另一个列表的值对列表进行排序?'。在这种情况下，下面的解决方案是最有效的:

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

dict1 = dict(zip(X,Y))
result = sorted(dict1, key=dict1.get)
print(result)

结果:

['a', 'd', 'h', 'b', 'c', 'e', 'i', 'f', 'g']

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。

Zip，按第二列排序，返回第一列。

zip(*sorted(zip(X,Y), key=operator.itemgetter(1)))[0]

list1 = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i']
list2 = [0,1,1,0,1,2,2,0,1]

output=[]
cur_loclist = []

获取list2中的唯一值

list_set = set(list2)

查找list2中索引的loc

list_str = ''.join(str(s) for s in list2)

索引在list2中的位置使用cur_loclist跟踪

[0, 3, 7, 1, 2, 4, 8, 5, 6]

for i in list_set:
cur_loc = list_str.find(str(i))

while cur_loc >= 0:
    cur_loclist.append(cur_loc)
    cur_loc = list_str.find(str(i),cur_loc+1)

print(cur_loclist)

for i in range(0,len(cur_loclist)):
output.append(list1[cur_loclist[i]])
print(output)

我认为原题的题目不准确。如果你有两个条目数量相同的列表，并且列表1中的每个条目都以相同的顺序与列表2相关(例如a = 0, b = 1，等等)，那么问题应该是“如何对字典排序?”'，而不是'如何根据另一个列表的值对列表进行排序?'。在这种情况下，下面的解决方案是最有效的:

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

dict1 = dict(zip(X,Y))
result = sorted(dict1, key=dict1.get)
print(result)

结果:

['a', 'd', 'h', 'b', 'c', 'e', 'i', 'f', 'g']

我喜欢有一个排序的下标列表。这样，我可以按照与源列表相同的顺序对任何列表进行排序。一旦你有了一个排序的索引列表，一个简单的列表推导就可以做到:

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

sorted_y_idx_list = sorted(range(len(Y)),key=lambda x:Y[x])
Xs = [X[i] for i in sorted_y_idx_list ]

print( "Xs:", Xs )
# prints: Xs: ["a", "d", "h", "b", "c", "e", "i", "f", "g"]

注意，排序的索引列表也可以使用numpy.argsort()获得。