More_itertools有一个并行排序可迭代对象的工具:

鉴于

from more_itertools import sort_together


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

Demo

sort_together([Y, X])[1]
# ('a', 'd', 'h', 'b', 'c', 'e', 'i', 'f', 'g')

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

你可以用一行写出来:

X, Y = zip(*sorted(zip(Y, X)))

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。

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。

这个函数应该适用于数组。

def sortBoth(x,y,reverse=False):
    '''
    Sort both x and y, according to x. 
    '''
    xy_sorted=array(sorted(zip(x,y),reverse=reverse)).T
    return xy_sorted[0],xy_sorted[1]

上面的大多数解决方案都很复杂，我认为如果列表的长度不同或不包含完全相同的项目，它们就不会起作用。下面的解决方案很简单，不需要任何导入。

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

result = list1
for item in list1:
    if item not in list2: result.remove(item)

print(result)

输出:

['B', '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。