我有一个从数据库中两个字段读取的值字典:字符串字段和数字字段。字符串字段是唯一的,因此它是字典的关键字。
我可以按关键字排序,但如何根据值排序?
注意:我在这里读过堆栈溢出问题。如何根据字典的值对字典列表进行排序?并且可能会更改我的代码,使其具有字典列表,但由于我确实不需要字典列表,我想知道是否有更简单的解决方案来按升序或降序排序。
我有一个从数据库中两个字段读取的值字典:字符串字段和数字字段。字符串字段是唯一的,因此它是字典的关键字。
我可以按关键字排序,但如何根据值排序?
注意:我在这里读过堆栈溢出问题。如何根据字典的值对字典列表进行排序?并且可能会更改我的代码,使其具有字典列表,但由于我确实不需要字典列表,我想知道是否有更简单的解决方案来按升序或降序排序。
当前回答
正如Dilettant所指出的,Python 3.6现在将保持秩序!我想我应该分享我编写的一个函数,它简化了可迭代(元组、列表、dict)的排序。在后一种情况下,可以对键或值进行排序,并且可以考虑数值比较。仅适用于>=3.6!
当您尝试在包含字符串和int的可迭代对象上使用sorted时,sorted()将失败。当然,您可以使用str()强制字符串比较。然而,在某些情况下,您希望进行实际的数值比较,其中12小于20(字符串比较中不是这种情况)。所以我提出了以下建议。当您需要显式数字比较时,可以使用标志num_as_num,它将尝试通过将所有值转换为浮点数来执行显式数字排序。如果成功,它将进行数字排序,否则将诉诸字符串比较。
欢迎提出改进意见。
def sort_iterable(iterable, sort_on=None, reverse=False, num_as_num=False):
def _sort(i):
# sort by 0 = keys, 1 values, None for lists and tuples
try:
if num_as_num:
if i is None:
_sorted = sorted(iterable, key=lambda v: float(v), reverse=reverse)
else:
_sorted = dict(sorted(iterable.items(), key=lambda v: float(v[i]), reverse=reverse))
else:
raise TypeError
except (TypeError, ValueError):
if i is None:
_sorted = sorted(iterable, key=lambda v: str(v), reverse=reverse)
else:
_sorted = dict(sorted(iterable.items(), key=lambda v: str(v[i]), reverse=reverse))
return _sorted
if isinstance(iterable, list):
sorted_list = _sort(None)
return sorted_list
elif isinstance(iterable, tuple):
sorted_list = tuple(_sort(None))
return sorted_list
elif isinstance(iterable, dict):
if sort_on == 'keys':
sorted_dict = _sort(0)
return sorted_dict
elif sort_on == 'values':
sorted_dict = _sort(1)
return sorted_dict
elif sort_on is not None:
raise ValueError(f"Unexpected value {sort_on} for sort_on. When sorting a dict, use key or values")
else:
raise TypeError(f"Unexpected type {type(iterable)} for iterable. Expected a list, tuple, or dict")
其他回答
在最近的Python2.7中,我们有了新的OrderedDict类型,它可以记住添加项目的顺序。
>>> d = {"third": 3, "first": 1, "fourth": 4, "second": 2}
>>> for k, v in d.items():
... print "%s: %s" % (k, v)
...
second: 2
fourth: 4
third: 3
first: 1
>>> d
{'second': 2, 'fourth': 4, 'third': 3, 'first': 1}
要从原始字典创建新的有序字典,请按值排序:
>>> from collections import OrderedDict
>>> d_sorted_by_value = OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda x: x[1]))
OrderedDict的行为类似于普通dict:
>>> for k, v in d_sorted_by_value.items():
... print "%s: %s" % (k, v)
...
first: 1
second: 2
third: 3
fourth: 4
>>> d_sorted_by_value
OrderedDict([('first': 1), ('second': 2), ('third': 3), ('fourth': 4)])
与汉克·盖伊的回答大致相同:
sorted([(value,key) for (key,value) in mydict.items()])
或者根据John Fouchy的建议进行略微优化:
sorted((value,key) for (key,value) in mydict.items())
这是一个在d.values()和d.keys()上使用zip的解决方案。此链接(在Dictionary视图对象上)下面的几行是:
这允许使用zip()创建(value,key)对:pairs=zip(d.values(),d.keys())。
因此,我们可以执行以下操作:
d = {'key1': 874.7, 'key2': 5, 'key3': 8.1}
d_sorted = sorted(zip(d.values(), d.keys()))
print d_sorted
# prints: [(5, 'key2'), (8.1, 'key3'), (874.7, 'key1')]
您可以使用collections.Counter。注意,这将适用于数值和非数值。
>>> x = {1: 2, 3: 4, 4:3, 2:1, 0:0}
>>> from collections import Counter
>>> #To sort in reverse order
>>> Counter(x).most_common()
[(3, 4), (4, 3), (1, 2), (2, 1), (0, 0)]
>>> #To sort in ascending order
>>> Counter(x).most_common()[::-1]
[(0, 0), (2, 1), (1, 2), (4, 3), (3, 4)]
>>> #To get a dictionary sorted by values
>>> from collections import OrderedDict
>>> OrderedDict(Counter(x).most_common()[::-1])
OrderedDict([(0, 0), (2, 1), (1, 2), (4, 3), (3, 4)])
如果值是数字,则还可以使用集合中的计数器。
from collections import Counter
x = {'hello': 1, 'python': 5, 'world': 3}
c = Counter(x)
print(c.most_common())
>> [('python', 5), ('world', 3), ('hello', 1)]