关于python：基于值中列表的值的字典排序


Dictionary sorting based on the Value of lists in the value

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我有一本字典

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my_dict = {'name':['a','b','c','d','e'],'c1':[0,0,1,2,0],'c2':[3,0,2,1,2],'c3':[1,2,3,4,5]}

我想根据c1和c2的值对字典进行排序。我该怎么做？也就是说，对dict排序的优先级是使用c1，但是如果c1必须与c1[0]和c1[1]的值相同，那么它会根据c2数据对数据进行短路。

我已尝试以下操作，但出现错误：

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c1_list = count_dict.get('c1')
c1_list.sort(reverse=True)

index_map = {v: i for i, v in enumerate(c1_list)}
print sorted(my_dict.items(), key=lambda pair: index_map[pair[0]])

预期输出：

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{'name':['d','c','a','e','b'],'c1':[2,1,0,0,0],'c2':[1,2,3,2,0],'c3':[4,3,1,5,2]}
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如果要按特定的相反顺序对所有值进行排序，这里是c2和c1的值，可以将它们放在一起，并使用sorted()的key参数对所有值按保存顺序进行排序。

Python3

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my_dict = my_dict = {'name':['a','b','c','d','e'],'c1':[0,0,1,2,0],'c2':[3,0,2,1,2],'c3':[1,2,3,4,5]}
sort_by = [my_dict['c1'], my_dict['c2']]

for k, v in my_dict.items():
    my_dict[k] = [i for *_, i in sorted(zip(*sort_by, v), key=lambda x: x[:-1], reverse=True)]

print(my_dict)

输出：

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{'name': ['d', 'c', 'a', 'e', 'b'], 'c1': [2, 1, 0, 0, 0], 'c2': [1, 2, 3, 2, 0], 'c3': [4, 3, 1, 5, 2]}

号

Python2

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my_dict = my_dict = {'name':['a','b','c','d','e'],'c1':[0,0,1,2,0],'c2':[3,0,2,1,2],'c3':[1,2,3,4,5]}
sort_by = [my_dict['c1'], my_dict['c2']]

for k, v in my_dict.items():
    my_dict[k] = [i[0] for i in sorted(zip(v, *sort_by), key=lambda x: x[1:], reverse=True)]

print(my_dict)

输出：

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{'name': ['d', 'c', 'a', 'e', 'b'], 'c1': [2, 1, 0, 0, 0], 'c2': [1, 2, 3, 2, 0], 'c3': [4, 3, 1, 5, 2]}

号

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熊猫

通常我会使用numpy来实现这一点，但由于它没有一个方便的构造函数来将字典转换为结构化数组，所以我建议使用pandas：

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import pandas as pd

my_dict = {'name':['a','b','c','d','e'],'c1':[0,0,1,2,0],'c2':[3,0,2,1,2],'c3':[1,2,3,4,5]}

df = pd.DataFrame(my_dict)
df_sorted = df.sort_values(by=['c1', 'c2'])[::-1]
sorted_dict = df_sorted.to_dict('list')

输出：

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 {'name': ['d', 'c', 'a', 'e', 'b'], 'c1': [2, 1, 0, 0, 0], 'c2': [1, 2, 3, 2, 0], 'c3': [4, 3, 1, 5, 2]}

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