按升序可以使用:

sorted_data= sorted(non_sorted_data, key=lambda k: (k[1],k[0]))

或者按降序排列，你可以用:

sorted_data= sorted(non_sorted_data, key=lambda k: (k[1],k[0]),reverse=True)

python 3 https://docs.python.org/3.5/howto/sorting.html#the-old-way-using-the-cmp-parameter

from functools import cmp_to_key

def custom_compare(x, y):
    # custom comparsion of x[0], x[1] with y[0], y[1]
    return 0

sorted(entries, key=lambda e: (cmp_to_key(custom_compare)(e[0]), e[1]))

list1 = sorted(csv1, key=lambda x: (x[1], x[2]) )

如果你想对数组进行排序， 根据升序和降序遵循下面提到的方法。为此，你可以使用函数。 让我们考虑下面的例子: 输入:[[1、2],[3 3],(2,1)[1],[4 1],[3,1]] 预期输出:[[4 1],[3,1],[3 3],(2,1)[1],[1、2]] 代码使用:

    arr = [[1,2],[3,3],[2,1],[1,1],[4,1],[3,1]]
    arr.sort(key=lambda ele: (ele[0], -ele[1]), reverse=True)
    # output [[4, 1], [3, 1], [3, 3], [2, 1], [1, 1], [1, 2]]

负号是程序达到预期结果的原因。

employees.sort(key = lambda x:x[1])
employees.sort(key = lambda x:x[0])

我们也可以用.sort和lambda一起使用2次，因为python的sort是稳定的。这将首先根据第二个元素x[1]对列表进行排序。然后，它将排序第一个元素x[0](最高优先级)。

employees[0] = "Employee's Name"
employees[1] = "Employee's Salary"

这相当于做以下事情:

employees.sort(key = lambda x:(x[0], x[1]))

按升序可以使用:

sorted_data= sorted(non_sorted_data, key=lambda k: (k[1],k[0]))

或者按降序排列，你可以用:

sorted_data= sorted(non_sorted_data, key=lambda k: (k[1],k[0]),reverse=True)