python数字函数排序,Python的排序函数

python 内置排序函数使用

python内置关于排序的工具主要有两个一个是列表自带的 sort() 方法，另外一个是 sorted() 函数。Python 列表内置方法可以直接修改列表。而 sorted() 内置函数从一个可迭代对象（列表，元组等都可以）构建一个新的排序列表。其函数原型分别如下：

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对列表进行默认排序

从函数原型来看，可以看到两者都具有两个可选参数，它们都必须指定为关键字参数。

key 指定带有单个参数的函数，用于从 iterable 的每个元素中提取用于比较的键 (例如 key=str.lower)。默认值为 None (直接比较元素)。 key 形参的值应该是个函数（或其他可调用对象），它接受一个参数并返回一个用于排序的键。

假设有其他类型的变量，比如一个自定义的类或者列表中又是一个列表。以官网例子为例有这样一个列表，其元素为元组，

可以用以下方式按照年龄排序

类似的有自定义类

可以用如下方式进行排序

也可以显示定义一个函数，且只有一个参数，返回用于排序的键，比如

总之就是定义一个函数返回一个用于排序的键，可以用lambda函数或者 def 定义都可以。

上面实现的简单函数实际就是实现了返回一个有序结构的第 n 的元素，或者某个类中的某个属性，因此 Python 提供了便利功能，使访问器功能更容易，更快捷。operator 模块有 itemgetter() 、 attrgetter() 函数。分别完成返回第 n 个元素，某个属性功能。上面的排序可以用如下方式进行实现

在python2中，sort有一个 cmp 参数，即用一个函数来自定义比较，在python3中这种方式被取消。为了继承类似的用法，在 Python 3.2 中， functools.cmp_to_key() 函数被添加到标准库中的 functools 模块中。

这种作用先定义如何比较两个变量，以上面的学生列表按照年龄排序为例

这种做法自定义比较函数接收两个形参，返回比较结果（bool），而新式方法接受一个参数，返回的是比较的键。

假设有字典 d = {'b':2, 'a':1,'c':8,'d':4} ，则可以通过以下方式对字典按照键和值进行排序

用python对10个数进行排序

sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')

by: 可以填入字符串或者字符串组成的列表。也就是说，如果axis=0，那么by="列名"；如果axis=1，那么by="行名"。

axis: {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0，意思就是如果axis=0，就按照索引排序，即纵向排序；如果axis=1，则按列排序，即横向排序。默认是axis=0。

ascending: 输入布尔型，True是升序，False是降序，也可以可以是[True,False]，即第一个字段升序，第二个字段降序 。

inplace: 输入布尔型，是否用排序后的数据框替换现有的数据框（这个在之前的文章写过很多次了~）

kind: 排序的方法，{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}，默认是使用‘quicksort’。这个参数用的比较少，大家可以试一试。

na_position : {‘first’, ‘last’}，缺失值的排序，也就说决定将缺失值放在数据的最前面还是最后面。first是排在前面，last是排在后面，默认是用last。

创建数据表：

scores= pd.DataFrame([[87,56,85],[46,87,97],[34,65,86]],

columns=['jack', 'rose', 'mike'])

scores

‘rose’这一列进行降序排序：

df_sc=scores.sort_values(by='rose',ascending=False)

df_sc

‘mike’这一列进行升序排序：

df_sc=scores.sort_values(by='mike',ascending=True)

df_sc

对第0行进行升序排序：

scores.sort_values(by=0,axis=1,ascending=True)

我们再尝试对第1行进行升序，第0行进行降序：

scores.sort_values(by=[1,0],axis=1,ascending=[True,False]

python中对组合数据类型x进行排序的内置函数是

python有两个内置的函数用于实现排序，一个是list.sort()函数，一个是sorted()函数。

区别1：list.sort()函数只能处理list类型数据的排序；sorted()则可以处理多种类型数据的排序。

区别2：list.sort()会修改原来的list为排序后的结果；sorted()不会修改原来的数据，只是返回一个排序后的对象。

下面来动手写点代码进行测试：

list进行简单的排序

1 a=['a','f','c','x','e']2 a.sort()3 a4 [a','c','e','f','x']

sorted()进行简单排序

1 a=['a','f','c','x','e']2 a_new=sorted(a)3 a_new4 ['a', 'c', 'e', 'f', 'x']

list.sort()和sorted都有默认的参数reverse，该参数的默认值为“False”，即默认升序排列。如果要进行降序排列：

1 a=['a','f','c','x','e']2 a_new=sorted(a,reverse=True)3 a_new4 ['x', 'f', 'e', 'c', 'a']

对元组进行排列，不能使用list.sort()函数:

1 a=('a','f','c','x','e')2 a_new=a.sort()3

4 ttributeError: 'tuple' object has no attribute 'sort'

对字典的排序可以按照字典的key或者value进行排序:

1 dic={"aa":11,"ff":5,"ee":22}2 printsorted(dic.keys())3 ['aa', 'ee', 'ff']

从python2.4开始list.sort()和sorted()都引入了key参数来指定一个函数进行排序，有了key参数以后我们就可以对更加复杂的数据进行排序 。

假如需要排序的数据为一个list，但list的每一个元素都是一个字典，排序的方法如下：

dic=[{"name":"sunny","age":20},

{"name":"bell","age":5},

{"name":"jim","age":1},

{"name":"jan","age":10}]print sorted(dic,key=lambda arg:arg.get('age'),reverse=False) #按照每个字典的age的值进行排序，字典的方法dict.get(key)将返回指定键的值。

#输出结果为：[{'age': 1, 'name': 'jim'}, {'age': 5, 'name': 'bell'}, {'age': 10, 'name': 'jan'}, {'age': 20, 'name': 'sunny'}]

print sorted(dic,key=lambda arg:arg.get('name'),reverse=False) #按照每个字典的name的值进行排序

#输出结果为：[{'age': 5, 'name': 'bell'}, {'age': 10, 'name': 'jan'}, {'age': 1, 'name': 'jim'}, {'age': 20, 'name': 'sunny'}]

假如需要排序的数据为一个二维的list，即list的每一个元素也是一个list，方法与上面的例子类似：

a=[['100','8','30'],['200','5','50'],['300','1','20']]print sorted(a,key=lambda arg:arg[1]) #按照每个list的第1个元素进行排序

[['300', '1', '20'], ['200', '5', '50'], ['100', '8', '30']]

前面的2个例子中，key参数的值都是函数。在sorted函数中，key参数后面的函数的参数的数量只能是一个。lambda arg:arg.get('age')是一个lambda匿名函数，它是一个没有函数名的单语句函数。冒号左边是参数，冒号右边的返回值，返回值将被用于排序。

本文标题：python数字函数排序,Python的排序函数
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