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. Именованные срезы в Python
  2. Сортировка HTML по CSS-селектору
  3. Описание скриптов в README
  4. Операторы Splat и splatty-splat
  5. Сравнение неупорядоченных списков
  6. kwargs в Python
  7. Введение в Python
  8. Python и Юникод: работа с цифрами
  9. Метод join() для объединения элементов
  10. Протокол управления контекстом
  11. Генерация чисел с range()
  12. Основные операции с Numpy
  13. Создание пользовательской коллекции в Python
  14. Разность множеств
  15. Преобразование чисел в восьмеричную строку
  16. Использование модуля __future__
  17. Операции с массивами в NumPy
  18. Построение графиков в Matplotlib
  19. Проверка вхождения подстроки
  20. Создание и использование ChainMap
  21. Разница между датами
  22. Повторение элементов списков
  23. Переопределение метода
  24. Работа с файлами в Python
  25. Курсы Яндекс Практикум
  26. Преобразование списков в словарь
  27. Генераторы в Python
  28. Преобразование списка в словарь через генератор
  29. Изучение объектов с помощью dir()
  30. Нахождение максимального значения и его индекса в списке
  31. CLI-инструмент howdoi
  32. Обработка исключений
  33. Итерации в Python
  34. Функция print() — вывод информации
  35. Генераторы в Python
  36. Расширение операции побитового «и» в Python
  37. Извлечение данных из JSON
  38. Работа с очередями в Python
  39. Импортирование в Python
  40. Создание таблиц в терминале с PrettyTable
  41. Библиотека schedule: планировщик задач
  42. Группы исключений в Python
  43. capitalize() — изменение регистра первого символа строки
  44. Методы обработки строк в Python
  45. Удаление ссылок в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний