Sortowanie listy Pythona według dwóch pól

Mam następującą listę utworzoną z posortowanego pliku csv

list1 = sorted(csv1, key=operator.itemgetter(1))

Chciałbym właściwie posortować listę według dwóch kryteriów: najpierw według wartości w polu 1, a następnie według wartości w polu 2. Jak to zrobić?

lubię to:

import operator
list1 = sorted(csv1, key=operator.itemgetter(1, 2))

Nie ma potrzeby importowania niczego podczas korzystania z funkcji lambda.
Poniższe sortuje listwedług pierwszego elementu, a następnie według drugiego elementu.

sorted(list, key=lambda x: (x[0], -x[1]))

Python ma stabilne sortowanie, więc jeśli wydajność nie jest problemem, najprostszym sposobem jest posortowanie go według pola 2, a następnie sortowanie ponownie według pola 1.

To da ci pożądany wynik, jedyny haczyk polega na tym, że jeśli jest to duża lista (lub chcesz ją często sortować) dwukrotne wywołanie sort może być niedopuszczalnym narzutem.

list1 = sorted(csv1, key=operator.itemgetter(2))
list1 = sorted(list1, key=operator.itemgetter(1))

Zrobienie tego w ten sposób ułatwia również obsługę sytuacji, w której chcesz, aby niektóre kolumny były sortowane odwrotnie, po prostu dołącz parametr „reverse = True”, gdy jest to konieczne.

W przeciwnym razie możesz przekazać wiele parametrów do itemgetter lub ręcznie utworzyć krotkę. Prawdopodobnie będzie to szybsze, ale problem polega na tym, że nie uogólnia się dobrze, jeśli niektóre kolumny chcą być sortowane odwrotnie (kolumny numeryczne nadal można odwrócić, negując je, ale to zatrzymuje sortowanie).

Więc jeśli nie potrzebujesz żadnych kolumn posortowanych odwrotnie, przejdź do wielu argumentów do itemgetter, jeśli możesz, a kolumny nie są numeryczne lub chcesz, aby sortowanie było stabilne dla wielu kolejnych sortowań.

Edycja: dla komentujących, którzy mają problemy ze zrozumieniem, w jaki sposób odpowiada to pierwotnemu pytaniu, oto przykład, który dokładnie pokazuje, w jaki sposób stabilny charakter sortowania zapewnia, że ​​możemy wykonać oddzielne sortowanie dla każdego klucza i skończyć z danymi posortowanymi według wielu kryteriów:

DATA = [
    ('Jones', 'Jane', 58),
    ('Smith', 'Anne', 30),
    ('Jones', 'Fred', 30),
    ('Smith', 'John', 60),
    ('Smith', 'Fred', 30),
    ('Jones', 'Anne', 30),
    ('Smith', 'Jane', 58),
    ('Smith', 'Twin2', 3),
    ('Jones', 'John', 60),
    ('Smith', 'Twin1', 3),
    ('Jones', 'Twin1', 3),
    ('Jones', 'Twin2', 3)
]

# Sort by Surname, Age DESCENDING, Firstname
print("Initial data in random order")
for d in DATA:
    print("{:10s} {:10s} {}".format(*d))

print('''
First we sort by first name, after this pass all
Twin1 come before Twin2 and Anne comes before Fred''')
DATA.sort(key=lambda row: row[1])

for d in DATA:
    print("{:10s} {:10s} {}".format(*d))

print('''
Second pass: sort by age in descending order.
Note that after this pass rows are sorted by age but
Twin1/Twin2 and Anne/Fred pairs are still in correct
firstname order.''')
DATA.sort(key=lambda row: row[2], reverse=True)
for d in DATA:
    print("{:10s} {:10s} {}".format(*d))

print('''
Final pass sorts the Jones from the Smiths.
Within each family members are sorted by age but equal
age members are sorted by first name.
''')
DATA.sort(key=lambda row: row[0])
for d in DATA:
    print("{:10s} {:10s} {}".format(*d))

To jest przykład, który można uruchomić, ale aby uratować ludzi, którzy go uruchamiają, otrzymujemy:

Initial data in random order
Jones      Jane       58
Smith      Anne       30
Jones      Fred       30
Smith      John       60
Smith      Fred       30
Jones      Anne       30
Smith      Jane       58
Smith      Twin2      3
Jones      John       60
Smith      Twin1      3
Jones      Twin1      3
Jones      Twin2      3

First we sort by first name, after this pass all
Twin1 come before Twin2 and Anne comes before Fred
Smith      Anne       30
Jones      Anne       30
Jones      Fred       30
Smith      Fred       30
Jones      Jane       58
Smith      Jane       58
Smith      John       60
Jones      John       60
Smith      Twin1      3
Jones      Twin1      3
Smith      Twin2      3
Jones      Twin2      3

Second pass: sort by age in descending order.
Note that after this pass rows are sorted by age but
Twin1/Twin2 and Anne/Fred pairs are still in correct
firstname order.
Smith      John       60
Jones      John       60
Jones      Jane       58
Smith      Jane       58
Smith      Anne       30
Jones      Anne       30
Jones      Fred       30
Smith      Fred       30
Smith      Twin1      3
Jones      Twin1      3
Smith      Twin2      3
Jones      Twin2      3

Final pass sorts the Jones from the Smiths.
Within each family members are sorted by age but equal
age members are sorted by first name.

Jones      John       60
Jones      Jane       58
Jones      Anne       30
Jones      Fred       30
Jones      Twin1      3
Jones      Twin2      3
Smith      John       60
Smith      Jane       58
Smith      Anne       30
Smith      Fred       30
Smith      Twin1      3
Smith      Twin2      3

Zwróć uwagę w szczególności, jak w drugim kroku reverse=Trueparametr utrzymuje pierwsze nazwiska w kolejności, podczas gdy zwykłe sortowanie, a następnie odwracanie listy spowoduje utratę żądanej kolejności dla trzeciego klucza sortowania.

list1 = sorted(csv1, key=lambda x: (x[1], x[2]) )

employees.sort(key = lambda x:x[1])
employees.sort(key = lambda x:x[0])

Możemy również użyć .sort z lambda 2 razy, ponieważ sortowanie w Pythonie jest na miejscu i stabilne. Spowoduje to najpierw posortowanie listy według drugiego elementu, x [1]. Następnie posortuje pierwszy element, x [0] (najwyższy priorytet).

employees[0] = Employee's Name
employees[1] = Employee's Salary

Jest to równoważne wykonaniu następujących czynności: workers.sort (key = lambda x: (x [0], x [1]))

W porządku rosnącym możesz użyć:

sorted_data= sorted(non_sorted_data, key=lambda k: (k[1],k[0]))

lub malejąco możesz użyć:

sorted_data= sorted(non_sorted_data, key=lambda k: (k[1],k[0]),reverse=True)

Sortowanie listy dykt za pomocą poniższego posortuje listę w porządku malejącym w pierwszej kolumnie jako wynagrodzenie, a w drugiej jako wiek

d=[{'salary':123,'age':23},{'salary':123,'age':25}]
d=sorted(d, key=lambda i: (i['salary'], i['age']),reverse=True)

Wynik: [{'salary': 123, 'age': 25}, {'salary': 123, 'age': 23}]