data.sort(key=lambda x: (x["age"], x["score"])):将列表data就地排序,首先按age排序,若age相同,则按score排序。 方法3:使用operator.itemgetter()来排序 operator.itemgetter()是另一种常用的排序方法,特别适用于按多个字段排序时,它通常比lambda表达式稍微高效一些。 示例: from operator import itemgetter ...
key --主要是用来进行比较的元素,只有一个参数,具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中,指定可迭代的一个元素进行排序。 reverse --排序规则,reverse=True 降序,reverse=False 升序(默认) 返回值 该方法没有返回值,但是会对列表的对象进行排序。 示例 alist=['Bob','Tom','Zara','Lisa'] alist.sort()#...
我们可以使用一个自定义的函数作为key参数来实现多个字段的排序。 下面是一个示例,演示如何使用sort()方法和自定义函数对学生列表进行多个字段排序: students=[{'name':'Alice','age':20,'score':90},{'name':'Bob','age':20,'score':80},{'name':'Charlie','age':19,'score':85},{'name':'David...
unique_data_list = list(unique_data) print(unique_data_list) # 输出: [1, 2, 3, 4, 5] 对于多字段排序,我们可以使用pandas库。假设我们有一个包含多个字段的DataFrame,我们可以按照多个字段进行排序。以下是一个示例: import pandas as pd # 创建一个简单的DataFrame data = { 'Name': ['Alice', ...
Python的列表对象具有一个名为sort()的方法，它可以在原地对列表进行排序，而不会创建新的列表。默认情况下，它按升序排序。让我们看看它的用法：original_list = [3, 1, 2, 5, 4]original_list.sort()print(original_list) # 输出 [1, 2, 3, 4, 5]与sorted()函数不同，sort()方法不返回新列表，...
list.sort(key=None, reverse=False)key：可选参数，用于指定排序的规则。可以是一个函数或Lambda表达式，也可以是一个可以直接比较的值。reverse：可选参数，表示是否反向排序，默认为False，即升序。下面通过一个例子来说明sort()方法的使用：nums = [3, 1, 5, 2, 4]nums.sort()print(nums) # 输出：[1...
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: 代码语言:javascript 复制 >>>L=[2,5,8,9,3]>>>L[2,5,8,9,3]>>>L.sort()>>>L[2,3,5,8,9] ...
#1按照每一个元素的len排序: list1= [[1,2],[3,4,5,6],(7,),'123'] sorted(list1, key=len) #2按照其中每一个值的绝对值排序 list1 = [1,3,5,-2,-4,-6] list2 = sorted(list1, key=abs) #3将列表中的每个元素变为小写,再按每个元素中的每个字母的ascii码从小到大排序 ...
1 先来查看sort方法。这里顺便说一个sorted函数。可以看到list.sort是一个method，而不是函数。而sorted是一个built-in function内置函数，可以对列表、元组、字符串等排序。2 首先要明确sort仅对list做排序，sort是list的一个方法。格式化并赋值给b以后，才能使用sort操作。3 使用sort将会生成一个新的列表，是在原...
1,sorted对list数组排序 data_sort=sorted(data, key=lambda x:x[3],reverse=True) 以上这个语句就行,源list数组是data, 根据list数组的第四列数据排序,按倒序排序 如果源数据是[[1,2,3,4],[3,4,2,1],[3,4,5,6]],最后data_sort的数据是[[3,4,5,6],[1,2,3,4],[3,4,2,1]],而源数组...