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
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'))
其他回答
使用来自Perl的Schwartzian变换,
py = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]
do
sort_on = "name"
decorated = [(dict_[sort_on], dict_) for dict_ in py]
decorated.sort()
result = [dict_ for (key, dict_) in decorated]
给予
>>> result
[{'age': 10, 'name': 'Bart'}, {'age': 39, 'name': 'Homer'}]
有关Perl Schwartzian转换的更多信息:
在计算机科学中,施瓦茨变换是一种Perl编程用于提高项目列表排序效率的习惯用法。这当排序为实际上基于元素,其中计算该属性是一项密集的操作应执行最少次数。施瓦茨学派Transform的显著之处在于它不使用命名的临时数组。
使用Pandas包是另一种方法,尽管其大规模运行时比其他人提出的更传统的方法慢得多:
import pandas as pd
listOfDicts = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]
df = pd.DataFrame(listOfDicts)
df = df.sort_values('name')
sorted_listOfDicts = df.T.to_dict().values()
下面是一个小列表和一个大(100k+)的字典列表的一些基准值:
setup_large = "listOfDicts = [];\
[listOfDicts.extend(({'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10})) for _ in range(50000)];\
from operator import itemgetter;import pandas as pd;\
df = pd.DataFrame(listOfDicts);"
setup_small = "listOfDicts = [];\
listOfDicts.extend(({'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}));\
from operator import itemgetter;import pandas as pd;\
df = pd.DataFrame(listOfDicts);"
method1 = "newlist = sorted(listOfDicts, key=lambda k: k['name'])"
method2 = "newlist = sorted(listOfDicts, key=itemgetter('name')) "
method3 = "df = df.sort_values('name');\
sorted_listOfDicts = df.T.to_dict().values()"
import timeit
t = timeit.Timer(method1, setup_small)
print('Small Method LC: ' + str(t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method2, setup_small)
print('Small Method LC2: ' + str(t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method3, setup_small)
print('Small Method Pandas: ' + str(t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method1, setup_large)
print('Large Method LC: ' + str(t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method2, setup_large)
print('Large Method LC2: ' + str(t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method3, setup_large)
print('Large Method Pandas: ' + str(t.timeit(1)))
#Small Method LC: 0.000163078308105
#Small Method LC2: 0.000134944915771
#Small Method Pandas: 0.0712950229645
#Large Method LC: 0.0321750640869
#Large Method LC2: 0.0206089019775
#Large Method Pandas: 5.81405615807
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'))
如果不需要字典的原始列表,可以使用自定义键函数使用sort()方法对其进行修改。
关键功能:
def get_name(d):
""" Return the value of a key in a dictionary. """
return d["name"]
要排序的列表:
data_one = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age': 10}]
将其分类到位:
data_one.sort(key=get_name)
如果需要原始列表,请调用sorted()函数,将列表和键函数传递给它,然后将返回的排序列表分配给新变量:
data_two = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age': 10}]
new_data = sorted(data_two, key=get_name)
正在打印data_one和new_data。
>>> print(data_one)
[{'name': 'Bart', 'age': 10}, {'name': 'Homer', 'age': 39}]
>>> print(new_data)
[{'name': 'Bart', 'age': 10}, {'name': 'Homer', 'age': 39}]
按多个列排序,其中一些列按降序排序:cmps数组是cmp函数的全局数组,包含字段名,对于desc,inv==-1,对于asc
def cmpfun(a, b):
for (name, inv) in cmps:
res = cmp(a[name], b[name])
if res != 0:
return res * inv
return 0
data = [
dict(name='alice', age=10),
dict(name='baruch', age=9),
dict(name='alice', age=11),
]
all_cmps = [
[('name', 1), ('age', -1)],
[('name', 1), ('age', 1)],
[('name', -1), ('age', 1)],]
print 'data:', data
for cmps in all_cmps: print 'sort:', cmps; print sorted(data, cmpfun)