辞書の値で辞書のリストを並べ替えるにはどうすればよいですか。
辞書のリストがあり、それぞれの項目を特定のプロパティ値でソートしたいと思います。
以下の配列を考慮してください。
[{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]
nameでソートすると、
[{'name':'Bart', 'age':10}, {'name':'Homer', 'age':39}]
それはcmpの代わりにキーを使うことでよりきれいに見えるかもしれません：
newlist = sorted(list_to_be_sorted, key=lambda k: k['name'])
またはJ.F.Sebastianらが示唆しているように、
from operator import itemgetter
newlist = sorted(list_to_be_sorted, key=itemgetter('name'))
（fitzgeraldsteeleのコメントで指摘されているように）完全を期すために、降順にソートするためにreverse=Trueを追加してください。
newlist = sorted(l, key=itemgetter('name'), reverse=True)
import operator
Key = 'name'で辞書のリストをソートするには：
list_of_dicts.sort(key=operator.itemgetter('name'))
Key = 'age'で辞書のリストをソートするには：
list_of_dicts.sort(key=operator.itemgetter('age'))
リストを複数のキーでソートしたい場合は、次のようにします。
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']))
比較のために値を単一の文字列表現に変換することに依存しているので、やや厄介です。ただし、負の数も含めた数に対しては期待通りに動作します（ただし、数字を使用する場合はゼロ埋めで文字列を正しくフォーマットする必要があります）
my_list = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]
my_list.sort(lambda x,y : cmp(x['name'], y['name']))
my_listはあなたが望むものになります。
（3年後）追加のために編集された：
新しいkey引数はより効率的できれいです。より良い答えは今のようになります：
my_list = sorted(my_list, key=lambda k: k['name'])
...ラムダは、operator.itemgetterよりもIMOの方が理解しやすいですが、YMMVです。
import operator
a_list_of_dicts.sort(key=operator.itemgetter('name'))
'key'は任意の値でソートするために使用され、 'itemgetter'はその値を各項目の 'name'属性に設定します。
私はあなたが意味したと思います：
[{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]
これは次のようにソートされます。
sorted(l,cmp=lambda x,y: cmp(x['name'],y['name']))
PerlからSchwartzian変換を使って、
py = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]
行う
sort_on = "name"
decorated = [(dict_[sort_on], dict_) for dict_ in py]
decorated.sort()
result = [dict_ for (key, dict_) in decorated]
与える
>>> result
[{'age': 10, 'name': 'Bart'}, {'age': 39, 'name': 'Homer'}]
コンピュータ科学において、シュワルツ変換は、項目のリストをソートする効率を向上させるために使用されるPerlプログラミングイディオムです。この慣用句は、順序付けが実際には要素の特定のプロパティ（キー）の順序付けに基づいている場合の比較ベースのソートに適しています。集中的な操作は最小限の回数実行する必要があります。 Schwartzian 変換は、名前付き一時配列を使用しないという点で注目に値します。
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'])
カスタム比較関数を使用することも、カスタムソートキーを計算する関数を渡すこともできます。比較関数はさらに何度も呼び出されるのに対し、キーは項目ごとに1回しか計算されないため、通常はより効率的です。
あなたはこのようにそれをすることができます：
def mykey(adict): return adict['name']
x = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age':10}]
sorted(x, key=mykey)
しかし標準ライブラリには、任意のオブジェクトの項目を取得するための一般的なルーチンitemgetterが含まれています。だから代わりにこれを試してみてください：
from operator import itemgetter
x = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age':10}]
sorted(x, key=itemgetter('name'))
名前キーの値で辞書を比較する独自の比較関数を実装する必要があります。を参照してください PythonInfo Wikiからの並べ替えMini-HOW TO
私はこのようなことを試しました：
my_list.sort(key=lambda x: x['name'])
整数でも同様に機能しました。
いつかlower()を使う必要がある時など
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}]
これは代替の一般的な解決策です - それはキーと値によって辞書の要素を分類します。それの利点 - キーを指定する必要がなく、それでもいくつかのキーが辞書のいくつか欠けていればうまくいきます。
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)
Pandasパッケージを使用するのも別の方法ですが、大規模なランタイムは他の方法で提案されているより伝統的な方法よりはるかに遅いです。
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()
これは、小さなリストと大きな（100k +）のリストのいくつかのベンチマーク値です。
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
以下の要素を持つ辞書Dを持っているとしましょう。以下のようにソートするには、ソートされたキー引数を使用してカスタム関数を渡します。
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
これが 複数列によるソートに関する関連質問に対する私の答え です。列数が1つだけの縮退の場合にも機能します。
listの元のdictionariesが必要ない場合は、カスタムキー関数を使用してsort()メソッドでその場で変更できます。
主な機能：
def get_name(d):
""" Return the value of a key in a dictionary. """
return d["name"]
ソートするlist：
data_one = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age': 10}]
その場で並べ替える：
data_one.sort(key=get_name)
元のlistが必要な場合は、それにlistとkey関数を渡してsorted()関数を呼び出し、返されたソート済みのlistを新しい変数に割り当てます。
data_two = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age': 10}]
new_data = sorted(data_two, key=get_name)
data_oneとnew_dataを印刷します。
>>> print(data_one)
[{'name': 'Bart', 'age': 10}, {'name': 'Homer', 'age': 39}]
>>> print(new_data)
[{'name': 'Bart', 'age': 10}, {'name': 'Homer', 'age': 39}]
パフォーマンスを考慮したい場合は、 itemgetter を使用できます。 itemgetter は通常 lambda よりも少し速く動作します。
from operator import itemgetter
result = sorted(data, key=itemgetter('age')) # this will sort list by property order 'age'.
あなたは次のコードを使用することができます
sorted_dct = sorted(dct_name.items(), key = lambda x : x[1])