Python中對元組和列表按條件進行排序的方法示例

更新時間：2015年11月10日 16:15:48 投稿：goldensun

這篇文章主要介紹了Python中對元組和列表按條件進行排序的方法示例,需要的朋友可以參考下

在python中對一個元組排序

我的同事Axel Hecht 給我展示了一些我所不知道的關于python排序的東西。在python里你可以對一個元組進行排序。例子是最好的說明：

>>> items = [(1, 'B'), (1, 'A'), (2, 'A'), (0, 'B'), (0, 'a')]
>>> sorted(items)
[(0, 'B'), (0, 'a'), (1, 'A'), (1, 'B'), (2, 'A')]

默認情況下內置的sort和sorted函數接收的參數是元組時，他將會先按元組的第一個元素進行排序再按第二個元素進行排序。然而，注意到結果中(0, 'B')在(0, 'a')的前面。這是因為大寫字母B的ASCII編碼比a小。然而，假設你想要一些更人性的排序并且不關注大小寫。你或許會這么做：

>>> sorted(items, key=str.lower)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: descriptor 'lower' requires a 'str' object but received a 'tuple'

我們將會得到一個錯誤，因為他不能正確處理元組的第一部分。（注：原文作者估計想說元組中第一項是數字，不能使用lower這個方法；正確的原因提示的很明顯了，是因為你傳遞的是一個元組，而元組是沒有l(wèi)ower這個方法的）

我們可以試著寫一個lambda函數(eg.sorted(items, key=lambda x: x.lower() if isinstance(x, str) else x)),他將不會工作因為你只處理了元組的一個元素。（注：同上面，作者這么做必然是錯的，思考給這個lambda傳一個元組,返回的是什么？）

言歸正傳，下面就是你應該怎么做的方法。一個lambda，它會返回一個元組:

>>> sorted(items, key=lambda x: (x[0], x[1].lower()))
[(0, 'a'), (0, 'B'), (1, 'A'), (1, 'B'), (2, 'A')]

現在你完成了它！謝謝Axel的分享！

我確信你知道你可以倒序排列，僅僅使用sorted(items, reverse=True, …)，但是你怎么根據關鍵字來進行不同的排序？

使用lambda函數返回元組的技巧，下面是一個我們排序一個稍微高級的數據結構:

>>> peeps = [{'name': 'Bill', 'salary': 1000}, {'name': 'Bill', 'salary': 500}, {'name': 'Ted', 'salary': 500}]

現在，使用lambda函數返回一個元組的特性來排序:

>>> sorted(peeps, key=lambda x: (x['name'], x['salary']))
[{'salary': 500, 'name': 'Bill'}, {'salary': 1000, 'name': 'Bill'}, {'salary': 500, 'name': 'Ted'}]

很有意思，對吧？Bill 在Ted的前面，并且500在1000的前面。但是如何在相同的 name 下，對 salary 反向排序？很簡單，對它取反:

>>> sorted(peeps, key=lambda x: (x['name'], -x['salary']))
[{'salary': 1000, 'name': 'Bill'}, {'salary': 500, 'name': 'Bill'}, {'salary': 500, 'name': 'Ted'}]

問題：將列表[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]排序為[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
分析:

1.轉變過程如下:

1 2 3          1 4 7
4 5 6   —> 2 5 8
7 8 9         3 6 9

可以將變換過程看成是原二維數組行(row)變成新數組的列(column),即抽出原數組第一行(row)作為第一列(column)，第二行(row)作為第二列(column)…當然也可以將變換過程看成是原數組的列變?yōu)樾聰到M的行，限于時間，就暫不考慮這種實現方式。
2.最原始的做法，寫兩個for循環(huán)，外層循環(huán)依次迭代數組的行(row),內層循環(huán)迭代數組的列(column)，來實現這個反轉過程，將原數組第一行(row)作為第一列(column)，第二行(row)作為第二列(column),過程如下:

In [7]: l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

In [8]: len_row = 3

In [9]: len_col = 3

In [10]: temp = [[],[],[]]

In [11]: for row in l:
  ....:   for i in range(len_col):
  ....:     temp[i].append(row[i])
  ....:   print temp
  ....:
[[1], [2], [3]]
[[1, 4], [2, 5], [3, 6]]
[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

In [12]:

當然，還可以使用列表推導來做,原理和上面一樣,外層迭代row,內層迭代col，生成新的列表:

In [100]: l
Out[100]: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

In [101]: [[row[col] for row in l] for col in range(len(l[0])) ]
Out[101]: [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

最后，對這個題目，用zip也可以達到同樣的目的：

In [104]: l
Out[104]: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

In [105]: zip(*l)
Out[105]: [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

In [106]: map(list,zip(*l))
Out[106]: [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

*這個符號和列表配合有解壓的意思，如l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],則我理解*l就變成了[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]這樣三個值，所以zip(*l)和zip([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9])的結果才會是一樣的，如下:

In [17]: l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

In [18]: zip([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9])
Out[18]: [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

In [19]: zip(*l)
Out[19]: [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

In [20]:

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