Курс Python → Сортировка данных в Python

Для обеспечения устойчивости сортировки в Python, необходимо выполнить несколько шагов. В данном случае, данные требуется отсортировать сначала по столбцу A по возрастанию, затем по столбцу B по убыванию, и, в заключение, по столбцу C снова по возрастанию. Если данные в столбце B представлены числами, то можно воспользоваться функцией в параметре key для изменения знака у элементов B, что позволит достичь нужного результата.

Однако, если все данные в столбце являются текстовыми, то также существует способ обеспечить устойчивость сортировки. В Python сортировка (sort) является устойчивой, начиная с версии 2.2, что означает, что порядок «одинаковых» элементов не изменяется. Таким образом, можно просто выполнить сортировку три раза по разным ключам, чтобы добиться желаемого результата.


data = [
    {'A': 1, 'B': 4, 'C': 'foo'},
    {'A': 2, 'B': 3, 'C': 'bar'},
    {'A': 3, 'B': 2, 'C': 'baz'},
    {'A': 4, 'B': 1, 'C': 'qux'}
]

# Сортировка по столбцу A по возрастанию
data.sort(key=lambda x: x['A'])

# Сортировка по столбцу B по убыванию
data.sort(key=lambda x: x['B'], reverse=True)

# Сортировка по столбцу C по возрастанию
data.sort(key=lambda x: x['C'])

Приведенный выше пример кода показывает, как можно использовать ключевой параметр sort для упорядочивания данных сначала по столбцу A, затем по столбцу B и, наконец, по столбцу C. При этом устойчивость сортировки обеспечивается за счет выполнения сортировки по каждому столбцу отдельно, что позволяет сохранить порядок «одинаковых» элементов.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Склеивание строк через метод join()
  2. Исключение NotImplementedError
  3. Big O оптимизация
  4. Метод index() в Python
  5. Передача аргументов через **arguments
  6. Ускоренный импорт библиотек
  7. Форматирование объектов с модулем pprint
  8. Работа с процессами в Python
  9. Генераторы в Python
  10. Создание списка через итерацию
  11. Работа с эмодзи в Python
  12. Проверка на палиндром
  13. Необязательные аргументы в Python
  14. Строковое представление объектов
  15. Определение объема памяти объекта
  16. Python Метод Union Множеств
  17. Работа с zip()
  18. Область видимости переменных
  19. Работа с IP-адресами в Python
  20. Создание панели меню Tkinter
  21. Python Enumerate
  22. Лямбда-функции в Python
  23. Обработка ошибок в Python
  24. Вычисление разности множеств в Python
  25. Генерация тестовых данных с factory_boy
  26. Логический оператор «and» в Python
  27. Работа с массивами в Python
  28. Создание комплексных чисел
  29. Работа с датой и временем в Python
  30. Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
  31. Работа с прокси в Python
  32. Объединение словарей в Python
  33. Чтение и запись TOML-конфигов
  34. Отправка HTTP-запросов с User-Agent
  35. Профилирование с cProfile
  36. Форматирование данных с помощью pprint
  37. Метод join для объединения строк
  38. Flask — веб-фреймворк Python
  39. Работа с аргументами командной строки в Python
  40. Управление асинхронными задачами с помощью Semaphore
  41. Python Ellipsis использование
  42. Ускорение обработки данных с %autoawait
  43. Обход дочерних элементов BeautifulSoup
  44. Класс-оболочка для словарей
  45. Форматирование данных с помощью pprint
  46. Настройка логгера Logzero
  47. Удаление пробелов методом translate()

Marketello читают маркетологи из крутых компаний