京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python list排序的两种方法及实例讲解
对List进行排序,Python提供了两个方法
方法1.用List的内建函数list.sort进行排序
list.sort(func=None, key=None, reverse=False)
Python实例:
>>> list = [2,5,8,9,3]
>>> list
[2,5,8,9,3]
>>> list.sort()
>>> list
[2, 3, 5, 8, 9]
方法2.用序列类型函数sorted(list)进行排序(从2.4开始)
Python实例:
>>> list = [2,5,8,9,3]
>>> list
[2,5,8,9,3]
>>> sorted(list)
[2, 3, 5, 8, 9]
两种方法的区别:
sorted(list)返回一个对象,可以用作表达式。原来的list不变,生成一个新的排好序的list对象。
list.sort() 不会返回对象,改变原有的list。
其他sort的实例:
实例1:正向排序:
>>>L = [2,3,1,4]
>>>L.sort()
>>>L
>>>[1,2,3,4]
实例2:反向排序:
>>>L = [2,3,1,4]
>>>L.sort(reverse=True)
>>>L
[4,3,2,1]
实例3:对第二个关键字排序:
>>>L = [('b',6),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>>L.sort(lambda x,y:cmp(x[1],y[1]))
>>>L
[('a', 1), ('c', 3), ('d', 4), ('b', 6)]
实例4: 对第二个关键字排序:
>>>L = [('b',6),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>>L.sort(key=lambda x:x[1])
>>>L
[('a', 1), ('c', 3), ('d', 4), ('b', 6)]
实例5: 对第二个关键字排序:
>>>L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>>import operator
>>>L.sort(key=operator.itemgetter(1))
>>>L
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
实例6:(DSU方法:Decorate-Sort-Undercorate):
>>>L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>>A = [(x[1],i,x) for i,x in enumerate(L)] #i can confirm the stable sort
>>>A.sort()
>>>L = [s[2] for s in A]
>>>L
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
以上给出了6中对List排序的方法,其中实例3.4.5.6能起到对以List item中的某一项
为比较关键字进行排序.
效率比较:
cmp < DSU < key
通过实验比较,方法3比方法6要慢,方法6比方法4要慢,方法4和方法5基本相当 。
多关键字比较排序:
实例7:
>>>L = [('d',2),('a',4),('b',3),('c',2)]
>>> L.sort(key=lambda x:x[1])
>>> L
[('d', 2), ('c', 2), ('b', 3), ('a', 4)]
我们看到,此时排序过的L是仅仅按照第二个关键字来排的,
如果我们想用第二个关键字排过序后再用第一个关键字进行排序呢?有两种方法 :
实例8:
>>> L = [('d',2),('a',4),('b',3),('c',2)]
>>> L.sort(key=lambda x:(x[1],x[0]))
>>> L
[('c', 2), ('d', 2), ('b', 3), ('a', 4)]
实例9:
>>> L = [('d',2),('a',4),('b',3),('c',2)]
>>> L.sort(key=operator.itemgetter(1,0))
>>> L
[('c', 2), ('d', 2), ('b', 3), ('a', 4)]
为什么实例8能够工作呢?原因在于tuple是的比较从左到右比较的,比较完第一个,如果相等,比较第二个
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16