如何在Python中按字典的值对字典列表进行排序？

您必须实现自己的比较函数，该函数将按名称键的值比较字典。请参阅 PythonInfo Wiki 中的 Sorting Mini-HOW TO

我猜你的意思是：

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

这将按如下方式排序：

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

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

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

my_list现在将是你想要的。

或者更好：

从 Python 2.4 开始，有一个论点既高效又整洁：key

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

...IMO，lambda 比 更容易理解，但您的里程可能会有所不同。operator.itemgetter

sorted（） 函数接受一个参数key=

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

或者，您可以使用 operator.itemgetter 而不是自己定义函数

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

为完整起见，请按降序进行添加以排序reverse=True

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

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。

您可以使用自定义比较函数，也可以传入计算自定义排序键的函数。这通常更有效，因为每个项目只计算一次键，而比较函数将被调用多次。

你可以这样做：

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

但是标准库包含一个用于获取任意对象项的通用例程：。因此，请尝试以下操作：itemgetter

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

import operator

要按 key='name' 对字典列表进行排序：

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

要按 key='age' 对字典列表进行排序：

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

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']))

它相当笨拙，因为它依赖于将值转换为单个字符串表示形式进行比较，但它对包括负数在内的数字按预期工作（尽管如果您使用数字，则需要使用零填充适当地格式化字符串）。

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 用于提高项目列表排序效率的惯用语。这 Idiom 适用于基于比较的排序，当排序为 实际上基于某个属性（密钥）的排序 元素，其中计算该属性是一项密集型操作，即 应执行最少的次数。The Schwartzian（施瓦茨酒店） Transform 的显著之处在于它不使用命名的临时数组。

假设我有一本包含以下元素的字典。要进行排序，只需使用 key 参数传递自定义函数，如下所示：Dsorted

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

看看这个。

这是另一种通用解决方案 - 它按键和值对字典的元素进行排序。

它的优点 - 无需指定键，如果某些字典中缺少某些键，它仍然可以工作。

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时比其他人提出的更传统的方法慢得多：

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()

以下是一个小列表和一个大 （100k+） 字典列表的一些基准值：

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

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']) 

有时我们需要用于不区分大小写的排序。例如lower()

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

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

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

如果您不需要 的原始 ，则可以使用自定义键函数使用 method 就地修改它。listdictionariessort()

按键功能：

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

    return d["name"]

要排序的：list

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 ，则调用传递它的函数 和 key 函数，然后将返回的排序分配给新变量：listsorted()listlist

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

打印和 .data_onenew_data

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

我一直是带有 lambda 的过滤器的忠实粉丝。但是，如果您考虑时间复杂性，这不是最佳选择。

第一选择

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

第二种选择

list_to_sort.sort(key=operator.itemgetter('name'))
# Edits the list, and 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 个循环，3 个最佳：每个循环 0.736 μsec

# 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 个循环，3 个最佳：每个循环 0.438 μsec

如果性能是一个问题，我会使用内置函数而不是内置函数，因为它比手工制作的函数执行得更快。该功能的执行速度似乎比我的测试快约 20%。operator.itemgetterlambdaitemgetterlambda

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

同样，内置函数的运行速度也比手动构建的等效函数快。例如，map（operator.add， v1， v2） 比 map（lambda x，y： x+y， v1， v2） 快。

以下是使用 vs 的排序速度比较。lambdaitemgetter

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 the same sort order
sorted(l, key=lambda x: x['name']) == sorted(l, key=operator.itemgetter('name'))
True

这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最后一个语句进行验证），但第一种方法要快一些。

正如@Claudiu在本答案的评论部分所指出的@monojohnny，
鉴于：

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

要按键对字典列表进行排序（
如在 SQL 语句中），您可以使用：'age''name'ORDER BY age, name

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

或者，同样

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

print(newlist)

[{'name'： '巴特'， '年龄'： 10}， {'name'： '米尔豪斯'， '年龄'： 10}， {'name'： '荷马'，

'年龄'： 39}]

按多列排序，同时按降序排列其中的一些列： CMPS 数组是 CMP 函数的全局数组，包含字段名和 inv == -1（用于 ASC）的 desc 1

def cmpfun(a, b):
    for (name, inv) in cmps:
        res = cmp(a[name], b[name])
        if res != 0:
            return res * inv
    return 0

data = [
    dict(name='alice', age=10), 
    dict(name='baruch', age=9), 
    dict(name='alice', age=11),
]

all_cmps = [
    [('name', 1), ('age', -1)], 
    [('name', 1), ('age', 1)], 
    [('name', -1), ('age', 1)],]

print 'data:', data
for cmps in all_cmps: print 'sort:', cmps; print sorted(data, cmpfun)

您可以使用以下命令：

lst = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age': 10}]
sorted_lst = sorted(lst, key=lambda x: x['age']) # change this to sort by a different field
print(sorted_lst)

最好用于获取排序键中要排序的值。一种更好的方法是，如果列表中的某个字典中缺少某个键，则可以使用默认值。dict.get()dict[]

例如，如果一个字典列表是按排序的，但在某些字典中缺少，则只需将该字典作为默认值传递给 ，就可以将该字典推送到排序列表的后面（或前面）。'age''age'infdict.get()

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

sorted(lst, key=lambda d: d['age'])                     # KeyError: 'age'
sorted(lst, key=itemgetter('age'))                      # KeyError: 'age'

# push dicts with missing keys to the back
sorted(lst, key=lambda d: d.get('age', float('inf')))   # OK
# push dicts with missing keys to the front
sorted(lst, key=lambda d: d.get('age', -float('inf')))  # OK

# if the value to be sorted by is a string
# '~' because it has the highest printable ASCII value
sorted(lst, key=lambda d: d.get('name', '~'))           # OK  

您可以使用键对词典列表进行排序，如下所示：

person_list = [
  {'name':'Bob','age':18}, {'name':'Kai','age':36}, {'name':'Ada','age':24} 
]
                                       # Key ↓
print(sorted(person_list, key=lambda x: x['name']))

输出：

[
  {'name':'Ada','age':24}, {'name':'Bob','age':18}, {'name':'Kai','age':36}
]

此外，还可以对带有键和值列表的字典列表进行排序，如下所示：

person_list = [
  {'name':'Bob','age':18}, {'name':'Kai','age':36}, {'name':'Ada','age':24} 
]

name_list = ['Kai', 'Ada', 'Bob'] # Here
                                      # ↓ Here ↓       # Key ↓
print(sorted(person_list, key=lambda x: name_list.index(x['name'])))

输出：

[
  {'name':'Kai', 'age':36}, {'name':'Ada', 'age':24}, {'name':'Bob','age':18}
]