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
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)]
其他回答
您还可以创建“反向索引”
from collections import defaultdict
inverse= defaultdict( list )
for k, v in originalDict.items():
inverse[v].append( k )
现在你的逆函数有了值;每个值都有一个适用的键列表。
for k in sorted(inverse):
print k, inverse[k]
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")
使用Python 3.5
虽然我发现公认的答案很有用,但我也感到惊讶的是,它还没有更新,以引用标准库集合模块中的OrderedDict作为一种可行的现代替代方案-旨在解决这类问题。
from operator import itemgetter
from collections import OrderedDict
x = {1: 2, 3: 4, 4: 3, 2: 1, 0: 0}
sorted_x = OrderedDict(sorted(x.items(), key=itemgetter(1)))
# OrderedDict([(0, 0), (2, 1), (1, 2), (4, 3), (3, 4)])
官方OrderedDict文档也提供了一个非常类似的示例,但使用lambda作为排序函数:
# regular unsorted dictionary
d = {'banana': 3, 'apple':4, 'pear': 1, 'orange': 2}
# dictionary sorted by value
OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[1]))
# OrderedDict([('pear', 1), ('orange', 2), ('banana', 3), ('apple', 4)])
from django.utils.datastructures import SortedDict
def sortedDictByKey(self,data):
"""Sorted dictionary order by key"""
sortedDict = SortedDict()
if data:
if isinstance(data, dict):
sortedKey = sorted(data.keys())
for k in sortedKey:
sortedDict[k] = data[k]
return sortedDict
为了完整起见,我发布了一个使用heapq的解决方案。注意,此方法适用于数值和非数值
>>> x = {1: 2, 3: 4, 4:3, 2:1, 0:0}
>>> x_items = x.items()
>>> heapq.heapify(x_items)
>>> #To sort in reverse order
>>> heapq.nlargest(len(x_items),x_items, operator.itemgetter(1))
[(3, 4), (4, 3), (1, 2), (2, 1), (0, 0)]
>>> #To sort in ascending order
>>> heapq.nsmallest(len(x_items),x_items, operator.itemgetter(1))
[(0, 0), (2, 1), (1, 2), (4, 3), (3, 4)]