如何按特定键的值对词典列表进行排序?鉴于:
[{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age': 10}]
按名称排序时,应为:
[{'name': 'Bart', 'age': 10}, {'name': 'Homer', 'age': 39}]
如何按特定键的值对词典列表进行排序?鉴于:
[{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age': 10}]
按名称排序时,应为:
[{'name': 'Bart', 'age': 10}, {'name': 'Homer', 'age': 39}]
当前回答
如@Claudiu对@monojohnny在本回答的评论部分所示,给出:
list_to_be_sorted = [
{'name':'Homer', 'age':39},
{'name':'Milhouse', 'age':10},
{'name':'Bart', 'age':10}
]
按关键字“age”、“name”对词典列表进行排序(如SQL语句ORDER BY age,name),可以使用:
newlist = sorted( list_to_be_sorted, key=lambda k: (k['age'], k['name']) )
或者,同样
import operator
newlist = sorted( list_to_be_sorted, key=operator.itemgetter('age','name') )
打印(新列表)
〔{‘name’:‘Bart’,‘age’:10},{‘ame’:‘Milhouse’,‘age’:10〕,{‘name’:‘Homer’,‘age’:39}〕
其他回答
有时我们需要使用lower()进行不区分大小写的排序。例如
lists = [{'name':'Homer', 'age':39},
{'name':'Bart', 'age':10},
{'name':'abby', 'age':9}]
lists = sorted(lists, key=lambda k: k['name'])
print(lists)
# Bart, Homer, abby
# [{'name':'Bart', 'age':10}, {'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'abby', 'age':9}]
lists = sorted(lists, key=lambda k: k['name'].lower())
print(lists)
# abby, Bart, Homer
# [ {'name':'abby', 'age':9}, {'name':'Bart', 'age':10}, {'name':'Homer', 'age':39}]
您可以使用自定义比较函数,也可以传入计算自定义排序键的函数。这通常更有效,因为每个项只计算一次键,而比较函数将被调用多次。
你可以这样做:
def mykey(adict): return adict['name']
x = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age':10}]
sorted(x, key=mykey)
但是标准库包含一个获取任意对象项的通用例程:itemgetter。因此,请尝试以下操作:
from operator import itemgetter
x = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age':10}]
sorted(x, key=itemgetter('name'))
您可以使用以下选项:
lst = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age': 10}]
sorted_lst = sorted(lst, key=lambda x: x['age']) # change this to sort by a different field
print(sorted_lst)
如果性能是一个问题,我会使用operator.itemgetter而不是lambda,因为内置函数比手工制作的函数执行得更快。根据我的测试,itemgetter函数的执行速度似乎比lambda快20%左右。
从…起https://wiki.python.org/moin/PythonSpeed:
同样,内置函数的运行速度也比手工构建的等效函数快。例如,map(operator.add,v1,v2)比map(lambda x,y:x+y,v1,v2)更快。
下面是lambda与itemgetter排序速度的比较。
import random
import operator
# Create a list of 100 dicts with random 8-letter names and random ages from 0 to 100.
l = [{'name': ''.join(random.choices(string.ascii_lowercase, k=8)), 'age': random.randint(0, 100)} for i in range(100)]
# Test the performance with a lambda function sorting on name
%timeit sorted(l, key=lambda x: x['name'])
13 µs ± 388 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
# Test the performance with itemgetter sorting on name
%timeit sorted(l, key=operator.itemgetter('name'))
10.7 µs ± 38.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
# Check that each technique produces the same sort order
sorted(l, key=lambda x: x['name']) == sorted(l, key=operator.itemgetter('name'))
True
这两种技术都以相同的顺序对列表进行排序(通过在代码块中执行最终语句来验证),但第一种排序速度稍快。
如果要按多个键对列表进行排序,可以执行以下操作:
my_list = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Milhouse', 'age':10}, {'name':'Bart', 'age':10} ]
sortedlist = sorted(my_list , key=lambda elem: "%02d %s" % (elem['age'], elem['name']))
它相当粗糙,因为它依赖于将值转换为单个字符串表示形式进行比较,但对于包括负数在内的数字,它的工作方式与预期一样(尽管如果使用数字,则需要使用零填充来适当地格式化字符串)。