使用 sorted() 函数对字典进行排序,将其转换为元组列表,再按照指定的键或者值进行排序。
按照键排序的示例代码
d = {'apple': 4, 'banana': 2, 'pear': 1, 'orange': 3}
sorted_d = dict(sorted(d.items(), key=lambda x: x[0]))
print(sorted_d)
d = {'apple': 4, 'banana': 2, 'pear': 1, 'orange': 3}
sorted_d = dict(sorted(d.items(), key=lambda x: x[1]))
print(sorted_d)
可以使用 operator 模块的 itemgetter() 函数对字典进行排序,将其转换为元组列表,然后按照指定的键或者值进行排序。
按照键排序的示例代码
from operator import itemgetter
d = {'apple': 4, 'banana': 2, 'pear': 1, 'orange': 3}
sorted_d = dict(sorted(d.items(), key=itemgetter(0)))
print(sorted_d)
from operator import itemgetter
d = {'apple': 4, 'banana': 2, 'pear': 1, 'orange': 3}
sorted_d = dict(sorted(d.items(), key=itemgetter(1)))
print(sorted_d)
可以使用 collections 模块的 OrderedDict 类对字典进行排序。OrderedDict 是一个有序的字典,它保留了元素插入的顺序。
按照键排序的示例代码
from collections import OrderedDict
d = {'apple': 4, 'banana': 2, 'pear': 1, 'orange': 3}
sorted_d = OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda x: x[0]))
print(sorted_d)
from collections import OrderedDict
d = {'apple': 4, 'banana': 2, 'pear': 1, 'orange': 3}
sorted_d = OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda x: x[1]))
print(sorted_d)
可以使用 zip() 函数将字典的键和值分别转换为列表,然后按照指定的键或者值进行排序,最后将排序后的键和值重新组成字典。
按照键排序的示例代码
d = {'apple': 4, 'banana': 2, 'pear': 1, 'orange': 3}
keys = list(d.keys())
values = list(d.values())
sorted_keys = sorted(keys)
sorted_values = [d[k] for k in sorted_keys]
sorted_d = dict(zip(sorted_keys, sorted_values))
print(sorted_d)
d = {'apple': 4, 'banana': 2, 'pear': 1, 'orange': 3}
keys = list(d.keys())
values = list(d.values())
sorted_values = sorted(values)
sorted_keys = [keys[values.index(v)] for v in sorted_values]
sorted_d = dict(zip(sorted_keys, sorted_values))
print(sorted_d)
可以使用 Pandas 库将字典转换为 DataFrame,然后按照指定的键或者值进行排序,最后将排序后的 DataFrame 转换为字典。
按照键排序的示例代码
import pandas as pd
d = {'apple': 4, 'banana': 2, 'pear': 1, 'orange': 3}
df = pd.DataFrame(list(d.items()), columns=['fruit', 'count'])
sorted_df = df.sort_values('fruit')
sorted_d = dict(zip(sorted_df['fruit'], sorted_df['count']))
print(sorted_d)
import pandas as pd
d = {'apple': 4, 'banana': 2, 'pear': 1, 'orange': 3}
df = pd.DataFrame(list(d.items()), columns=['fruit', 'count'])
sorted_df = df.sort_values('count')
sorted_d = dict(zip(sorted_df['fruit'], sorted_df['count']))
print(sorted_d)