如何按字典值对字典列表进行排序？

我有一个字典列表，希望每个项目都按特定的属性值排序。

考虑下面的数组，

[{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]

当排序name，应该成为

[{'name':'Bart', 'age':10}, {'name':'Homer', 'age':39}]

使用密钥而不是cmp看起来更干净：

newlist = sorted(list_to_be_sorted, key=lambda k: k['name']) 

或如JFSebastian和其他人所建议的，

from operator import itemgetter
newlist = sorted(list_to_be_sorted, key=itemgetter('name')) 

为了完整性（如fitzgeraldsteele的评论中指出的那样），请添加reverse=True降序排列

newlist = sorted(l, key=itemgetter('name'), reverse=True)

import operator

通过key ='name'对字典列表进行排序：

list_of_dicts.sort(key=operator.itemgetter('name'))

按照key ='age'对字典列表进行排序：

list_of_dicts.sort(key=operator.itemgetter('age'))

my_list = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]

my_list.sort(lambda x,y : cmp(x['name'], y['name']))

my_list 现在将成为您想要的。

（3年后）进行编辑以添加：

新的key论点更加有效和整洁。更好的答案现在看起来像：

my_list = sorted(my_list, key=lambda k: k['name'])

…IMO比operator.itemgetterymmv 更容易理解。

如果要按多个键对列表进行排序，可以执行以下操作：

my_list = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Milhouse', 'age':10}, {'name':'Bart', 'age':10} ]
sortedlist = sorted(my_list , key=lambda elem: "%02d %s" % (elem['age'], elem['name']))

它相当骇人听闻，因为它依赖于将值转换为单个字符串表示形式进行比较，但是它对于包括负数在内的数字也可以正常工作（尽管如果使用数字，则需要使用零填充来适当格式化字符串）

import operator
a_list_of_dicts.sort(key=operator.itemgetter('name'))

'key'用于按任意值排序，'itemgetter'将该值设置为每个项目的'name'属性。

a = [{'name':'Homer', 'age':39}, ...]

# This changes the list a
a.sort(key=lambda k : k['name'])

# This returns a new list (a is not modified)
sorted(a, key=lambda k : k['name']) 

我想你的意思是：

[{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]

排序如下：

sorted(l,cmp=lambda x,y: cmp(x['name'],y['name']))

您可以使用自定义比较函数，也可以传入一个计算自定义排序键的函数。通常，这样做效率更高，因为每个项只计算一次密钥，而比较函数将被调用多次。

您可以这样进行：

def mykey(adict): return adict['name']
x = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age':10}]
sorted(x, key=mykey)

但是标准库包含用于获取任意对象项的通用例程：itemgetter。因此，请尝试以下操作：

from operator import itemgetter
x = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age':10}]
sorted(x, key=itemgetter('name'))

使用Perl的Schwartzian变换，

py = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]

做

sort_on = "name"
decorated = [(dict_[sort_on], dict_) for dict_ in py]
decorated.sort()
result = [dict_ for (key, dict_) in decorated]

给

>>> result
[{'age': 10, 'name': 'Bart'}, {'age': 39, 'name': 'Homer'}]

有关Perl Schwartzian变换的更多信息

在计算机科学中，Schwartzian变换是一种Perl编程习惯用法，用于提高对项目列表进行排序的效率。当排序实际上是基于元素的某个属性（键）的排序时，此惯用法适用于基于比较的排序，其中计算该属性是一项应执行最少次数的密集操作。Schwartzian转换的显着之处在于它不使用命名的临时数组。

您必须实现自己的比较功能，该功能将通过名称键的值比较字典。请参阅从PythonInfo Wiki对Mini-HOW TO进行排序

有时我们需要使用lower()例如

lists = [{'name':'Homer', 'age':39},
  {'name':'Bart', 'age':10},
  {'name':'abby', 'age':9}]

lists = sorted(lists, key=lambda k: k['name'])
print(lists)
# [{'name':'Bart', 'age':10}, {'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'abby', 'age':9}]

lists = sorted(lists, key=lambda k: k['name'].lower())
print(lists)
# [ {'name':'abby', 'age':9}, {'name':'Bart', 'age':10}, {'name':'Homer', 'age':39}]

这是另一种通用解决方案-它按键和值对dict的元素进行排序。它的优点-无需指定键，并且如果某些词典中缺少某些键，它将仍然有效。

def sort_key_func(item):
    """ helper function used to sort list of dicts

    :param item: dict
    :return: sorted list of tuples (k, v)
    """
    pairs = []
    for k, v in item.items():
        pairs.append((k, v))
    return sorted(pairs)
sorted(A, key=sort_key_func)

使用pandas包是另一种方法，尽管它的大规模运行比其他人提出的更传统的方法要慢得多：

import pandas as pd

listOfDicts = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]
df = pd.DataFrame(listOfDicts)
df = df.sort_values('name')
sorted_listOfDicts = df.T.to_dict().values()

以下是一些小型词典和大型（100k +）字典的一些基准值：

setup_large = "listOfDicts = [];\
[listOfDicts.extend(({'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10})) for _ in range(50000)];\
from operator import itemgetter;import pandas as pd;\
df = pd.DataFrame(listOfDicts);"

setup_small = "listOfDicts = [];\
listOfDicts.extend(({'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}));\
from operator import itemgetter;import pandas as pd;\
df = pd.DataFrame(listOfDicts);"

method1 = "newlist = sorted(listOfDicts, key=lambda k: k['name'])"
method2 = "newlist = sorted(listOfDicts, key=itemgetter('name')) "
method3 = "df = df.sort_values('name');\
sorted_listOfDicts = df.T.to_dict().values()"

import timeit
t = timeit.Timer(method1, setup_small)
print('Small Method LC: ' + str(t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method2, setup_small)
print('Small Method LC2: ' + str(t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method3, setup_small)
print('Small Method Pandas: ' + str(t.timeit(100)))

t = timeit.Timer(method1, setup_large)
print('Large Method LC: ' + str(t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method2, setup_large)
print('Large Method LC2: ' + str(t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method3, setup_large)
print('Large Method Pandas: ' + str(t.timeit(1)))

#Small Method LC: 0.000163078308105
#Small Method LC2: 0.000134944915771
#Small Method Pandas: 0.0712950229645
#Large Method LC: 0.0321750640869
#Large Method LC2: 0.0206089019775
#Large Method Pandas: 5.81405615807

如果你不需要原来list的dictionaries，你可以用修改就地sort()使用自定义按键功能的方法。

按键功能：

def get_name(d):
    """ Return the value of a key in a dictionary. """

    return d["name"]

该list进行排序：

data_one = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age': 10}]

就地排序：

data_one.sort(key=get_name)

如果您需要原始的list，请调用将sorted()函数传递给的函数list和键函数，然后将返回的排序list后的变量分配给新变量：

data_two = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age': 10}]
new_data = sorted(data_two, key=get_name)

印刷data_one和new_data。

>>> print(data_one)
[{'name': 'Bart', 'age': 10}, {'name': 'Homer', 'age': 39}]
>>> print(new_data)
[{'name': 'Bart', 'age': 10}, {'name': 'Homer', 'age': 39}]

假设我有一本D包含以下内容的字典。要进行排序，只需使用sort中的key参数来传递自定义函数，如下所示：

D = {'eggs': 3, 'ham': 1, 'spam': 2}
def get_count(tuple):
    return tuple[1]

sorted(D.items(), key = get_count, reverse=True)
# or
sorted(D.items(), key = lambda x: x[1], reverse=True)  # avoiding get_count function call

检查这个出来。

我一直是lambda过滤器的忠实拥护者，但是如果您考虑时间复杂性，则不是最佳选择

第一选择

sorted_list = sorted(list_to_sort, key= lambda x: x['name'])
# returns list of values

第二选择

list_to_sort.sort(key=operator.itemgetter('name'))
#edits the list, does not return a new list

快速比较执行时间

# First option
python3.6 -m timeit -s "list_to_sort = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}, {'name':'Faaa', 'age':57}, {'name':'Errr', 'age':20}]" -s "sorted_l=[]" "sorted_l = sorted(list_to_sort, key=lambda e: e['name'])"

1000000次循环，最好为3：每个循环0.736微秒

# Second option 
python3.6 -m timeit -s "list_to_sort = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}, {'name':'Faaa', 'age':57}, {'name':'Errr', 'age':20}]" -s "sorted_l=[]" -s "import operator" "list_to_sort.sort(key=operator.itemgetter('name'))"

1000000次循环，最好为3：每个循环0.438微秒

如果需要考虑性能，我会使用内置函数operator.itemgetter来代替lambda手工函数，而使用内置函数来代替。该itemgetter功能似乎比lambda根据我的测试快约20％。

从https://wiki.python.org/moin/PythonSpeed：

同样，内置函数比手工生成的等效函数运行得更快。例如，map（operator.add，v1，v2）比map（lambda x，y：x + y，v1，v2）快。

这是使用lambdavs 进行排序速度的比较itemgetter。

import random
import operator

# create a list of 100 dicts with random 8-letter names and random ages from 0 to 100.
l = [{'name': ''.join(random.choices(string.ascii_lowercase, k=8)), 'age': random.randint(0, 100)} for i in range(100)]

# Test the performance with a lambda function sorting on name
%timeit sorted(l, key=lambda x: x['name'])
13 µs ± 388 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

# Test the performance with itemgetter sorting on name
%timeit sorted(l, key=operator.itemgetter('name'))
10.7 µs ± 38.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

# Check that each technique produces same sort order
sorted(l, key=lambda x: x['name']) == sorted(l, key=operator.itemgetter('name'))
True

两种技术都以相同的顺序对列表进行排序（通过执行代码块中的final语句进行验证），但是一种方法要快一些。

您可以使用以下代码

sorted_dct = sorted(dct_name.items(), key = lambda x : x[1])