系列文章回顾
【python】(01)初识装饰器Decorator
【python】(02)初识迭代器Iterator
【python】(03)初识生成器Generator
【python】(04)python中实现多任务并发和并行的区别
【python】(05)如何使用python中的logging模块记录日志信息
【python】(06)理解Python中的 lambda 、map、filter、reduce 函数
【python】(07)理解Python中函数的参数类型
【python】(08)理解Python中的可变对象和不可变对象
【python】(09)理解Python中的zip()和zip(*iterable)
【python】(10)理解Python中的数据聚合和分组运算
【python】(11)理解Python中的常用队列类型
【python】(12)理解Python中的三种常用的数组操作函数stack、hstack和vstack
【python】(13)理解Python中的处理时间的模块
【python】(14)理解Python中的pypinyin库
【python】(15)python的series进行值替换的4种代码实现方法
【python】(16)python的字典dict按照key或value排序的不同方法
文章目录
本文介绍了6种用python实现字典dict按照key或value排序的方法，可发现以下5个结论：
- 1）对于简单的需求，如仅需要对字典的键进行排序，使用sorted()函数和lambda表达式是最简洁的方法，但性能较差。
- 2）如果需要保留原始插入顺序，可以使用collections模块中的OrderedDict。
- 3）如果希望灵活地对键值进行其他操作，可以使用列表推导式和sorted()函数。
- 4）当涉及到数据分析和处理时，可以考虑使用pandas库的Series对象来进行排序。
- 5）对于需要提高性能的场景，可以考虑使用itemgetter函数或者zip函数。
综合考虑，最适合的方法取决于具体的使用场景和需求，可以根据实际情况灵活选择。
一.使用 sorted()和lambda表达式
1.1 实现代码示例
1）字典dict按照key排序
my_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_dict = dict(sorted(my_dict.items(), key=lambda item: item[0]))
print(sorted_dict)
2）字典dict按照value排序
my_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_dict = dict(sorted(my_dict.items(), key=lambda item: item[1]))
print(sorted_dict)
1.2 优点
简单易用，一行代码即可完成排序。
1.3 缺点
性能相对较差，特别是对于大型字典。
二.使用collections模块中的OrderedDict
2.1 实现代码示例
1）字典dict按照key排序
from collections import OrderedDict
my_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_dict = OrderedDict(sorted(my_dict.items()))
print(sorted_dict)
2）字典dict按照value排序
from collections import OrderedDict
my_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_dict = OrderedDict(sorted(my_dict.items(), key=lambda x: x[1]))
print(sorted_dict)
2.2 优点
返回的是有序的字典，可以保留原始插入顺序。
2.3 缺点
对于大型字典，性能可能会有所下降。
三.使用 sorted()和列表推导式
3.1 实现代码示例
1）字典dict按照key排序
my_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_keys = sorted(my_dict.keys())
sorted_dict = {k: my_dict[k] for k in sorted_keys}
print(sorted_dict)
2）字典dict按照value排序
my_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_keys = sorted(my_dict, key=my_dict.get)
sorted_dict = {k: my_dict[k] for k in sorted_keys}
print(sorted_dict)
3.2 优点
灵活性强，可以方便地对key或value进行其他操作。
3.3 缺点
需要多行代码来完成排序，不如一行代码的sorted()函数简洁。
四.使用 operator模块中的itemgetter函数
4.1 实现代码示例
1）字典dict按照key排序
from operator import itemgetter
my_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_dict = dict(sorted(my_dict.items(), key=itemgetter(0)))
print(sorted_dict)
2）字典dict按照value排序
from operator import itemgetter
my_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_dict = dict(sorted(my_dict.items(), key=itemgetter(1)))
print(sorted_dict)
4.2 优点
itemgetter函数可以提高排序的性能。
4.3 缺点
相对于lambda表达式，语法略显复杂。
五.使用pandas库的Series对象
5.1 实现代码示例
1）字典dict按照key排序
import pandas as pd
my_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_series = pd.Series(my_dict).sort_index()
sorted_dict = sorted_series.to_dict()
print(sorted_dict)
2）字典dict按照value排序
import pandas as pd
my_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_series = pd.Series(my_dict).sort_values()
sorted_dict = sorted_series.to_dict()
print(sorted_dict)
5.2 优点
使用pandas库的Series对象可以方便地进行数据分析和处理。
5.3 缺点
引入了pandas库，对于小规模的操作可能显得过于庞大。
六.使用zip函数
6.1 实现代码示例
1）字典dict按照key排序
my_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_items = sorted(zip(my_dict.keys(), my_dict.values()))
sorted_dict = dict(sorted_items)
print(sorted_dict)
2）字典dict按照value排序
my_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_items = sorted(zip(my_dict.values(), my_dict.keys()))
sorted_dict = {k: v for v, k in sorted_items}
print(sorted_dict)
6.2 优点
可以一次性解决键值对的排序。
6.3 缺点
需要额外的步骤将排序后的元组转换为字典。
