it之家网站源码/skr搜索引擎入口
系列文章回顾
【python】(01)初识装饰器Decorator
【python】(02)初识迭代器Iterator
【python】(03)初识生成器Generator
【python】(04)python中实现多任务并发和并行的区别
【python】(05)如何使用python中的logging模块记录日志信息
【python】(06)理解Python中的 lambda 、map、filter、reduce 函数
【python】(07)理解Python中函数的参数类型
【python】(08)理解Python中的可变对象和不可变对象
【python】(09)理解Python中的zip()和zip(*iterable)
【python】(10)理解Python中的数据聚合和分组运算
【python】(11)理解Python中的常用队列类型
【python】(12)理解Python中的三种常用的数组操作函数stack、hstack和vstack
【python】(13)理解Python中的处理时间的模块
【python】(14)理解Python中的pypinyin库
【python】(15)python的series进行值替换的4种代码实现方法
【python】(16)python的字典dict按照key或value排序的不同方法
文章目录
- 一.使用 sorted()和lambda表达式
- 1.1 实现代码示例
- 1.2 优点
- 1.3 缺点
- 二.使用collections模块中的OrderedDict
- 2.1 实现代码示例
- 2.2 优点
- 2.3 缺点
- 三.使用 sorted()和列表推导式
- 3.1 实现代码示例
- 3.2 优点
- 3.3 缺点
- 四.使用 operator模块中的itemgetter函数
- 4.1 实现代码示例
- 4.2 优点
- 4.3 缺点
- 五.使用pandas库的Series对象
- 5.1 实现代码示例
- 5.2 优点
- 5.3 缺点
- 六.使用zip函数
- 6.1 实现代码示例
- 6.2 优点
- 6.3 缺点
本文介绍了6种用python实现字典dict按照key或value排序的方法,可发现以下5个结论:
- 1)对于简单的需求,如仅需要对字典的键进行排序,使用sorted()函数和lambda表达式是最简洁的方法,但性能较差。
- 2)如果需要保留原始插入顺序,可以使用collections模块中的OrderedDict。
- 3)如果希望灵活地对键值进行其他操作,可以使用列表推导式和sorted()函数。
- 4)当涉及到数据分析和处理时,可以考虑使用pandas库的Series对象来进行排序。
- 5)对于需要提高性能的场景,可以考虑使用itemgetter函数或者zip函数。
综合考虑,最适合的方法取决于具体的使用场景和需求,可以根据实际情况灵活选择。
一.使用 sorted()和lambda表达式
1.1 实现代码示例
1)字典dict按照key排序
my_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_dict = dict(sorted(my_dict.items(), key=lambda item: item[0]))
print(sorted_dict)
2)字典dict按照value排序
my_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_dict = dict(sorted(my_dict.items(), key=lambda item: item[1]))
print(sorted_dict)
1.2 优点
简单易用,一行代码即可完成排序。
1.3 缺点
性能相对较差,特别是对于大型字典。
二.使用collections模块中的OrderedDict
2.1 实现代码示例
1)字典dict按照key排序
from collections import OrderedDictmy_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_dict = OrderedDict(sorted(my_dict.items()))
print(sorted_dict)
2)字典dict按照value排序
from collections import OrderedDictmy_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_dict = OrderedDict(sorted(my_dict.items(), key=lambda x: x[1]))
print(sorted_dict)
2.2 优点
返回的是有序的字典,可以保留原始插入顺序。
2.3 缺点
对于大型字典,性能可能会有所下降。
三.使用 sorted()和列表推导式
3.1 实现代码示例
1)字典dict按照key排序
my_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_keys = sorted(my_dict.keys())
sorted_dict = {k: my_dict[k] for k in sorted_keys}
print(sorted_dict)
2)字典dict按照value排序
my_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_keys = sorted(my_dict, key=my_dict.get)
sorted_dict = {k: my_dict[k] for k in sorted_keys}
print(sorted_dict)
3.2 优点
灵活性强,可以方便地对key或value进行其他操作。
3.3 缺点
需要多行代码来完成排序,不如一行代码的sorted()函数简洁。
四.使用 operator模块中的itemgetter函数
4.1 实现代码示例
1)字典dict按照key排序
from operator import itemgettermy_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_dict = dict(sorted(my_dict.items(), key=itemgetter(0)))
print(sorted_dict)
2)字典dict按照value排序
from operator import itemgettermy_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_dict = dict(sorted(my_dict.items(), key=itemgetter(1)))
print(sorted_dict)
4.2 优点
itemgetter函数可以提高排序的性能。
4.3 缺点
相对于lambda表达式,语法略显复杂。
五.使用pandas库的Series对象
5.1 实现代码示例
1)字典dict按照key排序
import pandas as pdmy_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_series = pd.Series(my_dict).sort_index()
sorted_dict = sorted_series.to_dict()
print(sorted_dict)
2)字典dict按照value排序
import pandas as pdmy_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_series = pd.Series(my_dict).sort_values()
sorted_dict = sorted_series.to_dict()
print(sorted_dict)
5.2 优点
使用pandas库的Series对象可以方便地进行数据分析和处理。
5.3 缺点
引入了pandas库,对于小规模的操作可能显得过于庞大。
六.使用zip函数
6.1 实现代码示例
1)字典dict按照key排序
my_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_items = sorted(zip(my_dict.keys(), my_dict.values()))
sorted_dict = dict(sorted_items)
print(sorted_dict)
2)字典dict按照value排序
my_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}
sorted_items = sorted(zip(my_dict.values(), my_dict.keys()))
sorted_dict = {k: v for v, k in sorted_items}
print(sorted_dict)
6.2 优点
可以一次性解决键值对的排序。
6.3 缺点
需要额外的步骤将排序后的元组转换为字典。
相关文章:

【python】(16)python的字典dict按照key或value排序的不同方法
系列文章回顾 【python】(01)初识装饰器Decorator 【python】(02)初识迭代器Iterator 【python】(03)初识生成器Generator 【python】(04)python中实现多任务并发和并行的区别 【python】(05)如何使用python中的logging模块记录日志信息 【python】(06)理解Python中的 lambda 、…...

微服务篇-C 深入理解第一代微服务(SpringCloud)_VI 深入理解Zuul服务网关
原创作者:田超凡(程序员田宝宝) 版权所有,引用请注明原作者,严禁复制转载 Part 1 理论部分 1 网关类别有哪些? 常见的网关类别有三种:开放API(Open API)网关、微服务…...

web CSS笔记1
CSS(Cascading Style Sheets) 美化样式 CSS通常称为CSS样式表或层叠样式表(级联样式表),主要用于设置HTML页面中的文本内容(字体、大小、对齐方式等)、图片的外形(宽高、边框样式、边距等)以及…...

js算法记录
> 更多请前往 https://www.passerma.com/article/86 滑动窗口 1 给定一个矩阵,包含N*M个整数,和一个包含K个整数的数组。现在要求在这个矩阵中找一个宽度最小的子矩阵,要求子矩阵包含数组中所有的整数 function minSubmatrixWidth(mat…...

球面数据的几何深度学习--球形 CNN
目录 一、说明二、球形 CNN概述三、球面数据的对称性四、标准(平面)CNN的局限性五、卷积并发症六、球面卷积七、球面卷积是不够的 一、说明 球面数据的几何深度学习–球形 CNN。通过对物理世界的平移对称性进行编码,卷积神经网络 ࿰…...

MySQL学习笔记------SQL(1)
关系型数据库(RDBMS) 建立在关系模型基础上,由多张相互连接的二维表组成的数据库 特点:使用表储存数据,格式统一,便于维护 使用SQL语言操作,标准统一,使用方便 SQL通用语法 SQL…...

PMP能提前查成绩?还能改分数?别太离谱!
震惊!3月10日PMP考试才结束没多久,昨天就有学员收到了查分邮件,寄信人自称自己是内部人员,可以提前查询到成绩并直接修改成绩。 这也太离谱了吧!在此,小赛想说,PMP考试是一个公正、严格的考试体…...

【保姆级讲解服务器硬件的基础知识】
服务器硬件基础知识 1. 前言2. 中央处理器(CPU)3. 内存(RAM)4. 存储设备5. 主板6. 电源供应单元(PSU)7. 冷却系统8. 网络连接9. 扩展插槽和端口10. 管理功能 🌈🌈🌈&…...

并查集---力扣547省份的数量
假设:有一群小混混打架,小弟们可能互相不认识,如果要确定他们是一伙的,就需要确定他们的组长是不是一个,但是每个组长的领导可能又不一样,所以要找到最大的那个领导,才能确定是一伙的。 我们先…...

stm32启动文件里面的__main和主函数main()
一、__main和main()之间的关系 先来对stm32启动过程简单学习 启动文件里面的Reset_Handler: 调用过程: stm32在启动后先进入重启中断函数Reset_Handler,其中会先后调用SystemInit和__main函数, __main函数属于c库函数&…...

曲线生成 | 图解Reeds-Shepp曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
目录 0 专栏介绍1 什么是Reeds-Shepp曲线?2 Reeds-Shepp曲线的运动模式3 Reeds-Shepp曲线算法原理3.1 坐标变换3.2 时间翻转(time-flip)3.3 反射变换(reflect)3.4 后向变换(backwards) 4 仿真实现4.1 ROS C实现4.2 Python实现4.3 Matlab实现 0 专栏介绍 ǵ…...

深入探讨iOS开发:从创建第一个iOS程序到纯代码实现全面解析
iOS开发作为移动应用开发的重要领域之一,对于开发人员具有重要意义。本文将深入探讨iOS开发的各个方面,从创建第一个iOS程序到纯代码实现iOS开发,带领读者全面了解iOS应用程序的开发流程和技术要点。 📱 第一个iOS程序 在创建第…...

Python学习之-正则表达式
目录 前言:1.re.serach1.1例子: 2.re.match2.1示例1:2.2 示例2: 3.re.findall3.1 示例 4.re.fullmatch4.1 示例1:4.2 示例2: 5.re.split5.1 示例1:5.2 示例2:5.3 示例3: 6.re.sub6.1 示例&#…...

Godot.NET C# 工程化开发(1):通用Nuget 导入+ 模板文件导出,包含随机数生成,日志管理,数据库连接等功能
文章目录 前言Github项目地址,包含模板文件后期思考补充项目设置编写失误环境visual studio 配置详细的配置看我这篇文章 Nuget 推荐NewtonSoft 成功Bogus 成功Github文档地址随机生成构造器生成构造器接口(推荐) 文件夹设置Nlog 成功!Nlog.configNlogHe…...

数据仓库——雪花模式以及层次递归
层次结构 钻取 向下钻取:对某些代表事实的报表中添加维度细节 向上钻取:从某些代表事实的报表中去除维度细节 属性层次 提供了一种自然方法,用于顺序地在不断深入的层次上组织事实。许多维度可以被理解为包含连续主从关系的属性层次。此类…...

Transformer的前世今生 day09(Transformer的框架概述)
前情提要 编码器-解码器结构 如果将一个模型分为两块:编码器和解码器那么编码器-解码器结构为:编码器负责处理输入,解码器负责生成输出流程:我们先将输入送入编码器层,得到一个中间状态state,并送入解码器…...

Qt 压缩/解压文件
前面讲了很多Qt的文件操作,文件操作自然就包括压缩与解压缩文件了,正好最近项目里要用到压缩以及解压缩文件,所以就研究了一下Qt如何压缩与解压缩文件。 QZipReader/QZipWriter QZipReader 和 QZipWriter 类提供了用于读取和写入 ZIP 格式文…...

【leetcode刷题之路】面试经典150题(8)——位运算+数学+一维动态规划+多维动态规划
文章目录 20 位运算20.1 【位运算】二进制求和20.2 【位运算】颠倒二进制位20.3 【位运算】位1的个数20.4 【位运算】只出现一次的数字20.5 【哈希表】【位运算】只出现一次的数字 II20.6 【位运算】数字范围按位与 21 数学21.1 【双指针】回文数21.2 【数学】加一21.3 【数学】…...

JetBrains全家桶激活,分享 WebStorm 2024 激活的方案
大家好,欢迎来到金榜探云手! WebStorm公司简介 JetBrains 是一家专注于开发工具的软件公司,总部位于捷克。他们以提供强大的集成开发环境(IDE)而闻名,如 IntelliJ IDEA、PyCharm、和 WebStorm等。这些工具…...

Sublime 彻底解决中文乱码
1. 按ctrl,打开Console,输入如下代码: import urllib.request,os; pf Package Control.sublime-package; ipp sublime.installed_packages_path(); urllib.request.install_opener( urllib.request.build_opener( urllib.request.ProxyHand…...

复旦大学EMBA校友出席两会建言献策助力中国发展
阳春三月,备受瞩目的全国两会如期召开。期间,复旦大学EMBA多位校友作为第十四届全国人民代表大会代表、第十四届全国政协委员与全国各地代表共商国是。 无论是作为大型央企负责人,还是作为科创企业的中坚力量,复旦大学EM…...

virtualbox导入vdi
新建虚拟机 点击新建 输入新建属性 配置cpu和内存 虚拟硬盘 这里选择已有的vdi文件 摘要 这里点击完成 虚拟机添加成功 点击启动,启动虚拟机 注意 这个时候的ip,还是以前镜像的ip,如果两个镜像一起启动,则需要修 改ip地…...

【信号处理】基于DGGAN的单通道脑电信号增强和情绪检测(tensorflow)
关于 情绪检测,是脑科学研究中的一个常见和热门的方向。在进行情绪检测的分类中,真实数据不足,经常导致情绪检测模型的性能不佳。因此,对数据进行增强,成为了一个提升下游任务的重要的手段。本项目通过DCGAN模型实现脑…...

使用 Docker Compose 部署 Spring Boot 应用
使用 Docker Compose 部署 Spring Boot 应用 第一步:创建 Spring Boot 应用的 Dockerfile 在您的 Spring Boot 项目根目录中创建一个 Dockerfile。 编辑 Dockerfile,添加以下内容: # 基础镜像使用 OpenJDK FROM openjdk:11-jdk-slim# 维护者…...

nginx 正向代理 https
问题背景 因为网络环境受限,应用服务器无法直接访问外网,需要前置机上中转一下,这种情况可在应用服务器修改/etc/hosts文件指向前置机,在前置机上的nginx设置四层代理,从而出站。 方案 根据How to Use NGINX as an …...

vue3从其他页面跳转页面头部组件菜单el-menu菜单高亮
主要代码 import { ref, onMounted, watch } from vue; const activeIndex ref("/"); const route useRoute();onMounted(() > {updateActiveMenu(); });watch(() > route.path, updateActiveMenu);function updateActiveMenu() {// 根据路由更新activeMenu…...

python 条件循环语句
python 条件循环语句 一、条件控制语句1. Python3 条件控制2. if 语句3. if 嵌套4. match...case5. 注意: 二、循环控制语句1. Python3 循环语句2. while 循环3. 无限循环4. while 循环使用 else 语句5. 简单语句组6. for 语句7. for...else8. break 和 continue 语…...

CIM搭建实现发送消息的效果
目录 背景过程1、下载代码2、进行配置3、直接启动项目4、打开管理界面5、启动web客户端实例项目6、发送消息 项目使用总结 背景 公司项目有许多需要发送即时消息的场景,之前一直采用的是传统的websocket连接,它会存在掉线严重,不可重连&…...

C++第十三弹---内存管理(下)
✨个人主页: 熬夜学编程的小林 💗系列专栏: 【C语言详解】 【数据结构详解】【C详解】 目录 1、operator new与operator delete函数 1.1、operator new与operator delete函数 2、new和delete的实现原理 2.1、内置类型 2.2、自定义类型 …...

Python爬虫学习完整版
一、什么是爬虫 网络爬虫,是一种按照一定规则,自动抓取互联网信息的程序或者脚本。由于互联网数据的多样性和资源的有限性,根据用户需求定向抓取相关网页并分析也成为如今主流的爬取策略。 1 爬虫可以做什么 你可以爬取网络上的的图片&#…...