大家好！今天我们要聊的是Python中列表排序的各种方法。无论你是刚入门的小白，还是有一定基础的进阶者，这篇文章都会对你有所帮助。我们将从最基础的方法开始，逐步深入到更高级的技巧。话不多说，让我们开始吧！
1. 使用 sorted() 函数
sorted() 是Python内置的一个函数，可以用来对任何可迭代对象进行排序，返回一个新的已排序列表。
# 基本用法
numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
sorted_numbers = sorted(numbers)
print(sorted_numbers) # 输出: [1, 2, 5, 5, 6, 9]
# 反向排序
sorted_numbers_desc = sorted(numbers, reverse=True)
print(sorted_numbers_desc) # 输出: [9, 6, 5, 5, 2, 1]2. 使用 list.sort() 方法
list.sort() 是列表对象的一个方法，用于原地排序列表，不返回新的列表。
# 基本用法
numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
numbers.sort()
print(numbers) # 输出: [1, 2, 5, 5, 6, 9]
# 反向排序
numbers.sort(reverse=True)
print(numbers) # 输出: [9, 6, 5, 5, 2, 1]3. 按字符串长度排序
有时候我们需要按字符串的长度进行排序，这可以通过 key 参数来实现。
words = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
sorted_words_by_length = sorted(words, key=len)
print(sorted_words_by_length) # 输出: ['date', 'apple', 'cherry', 'banana']4. 按自定义函数排序
我们可以使用 key 参数传入一个自定义函数，以实现更复杂的排序逻辑。
def custom_key(word):
return word[-1] # 按最后一个字符排序
words = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
sorted_words_custom = sorted(words, key=custom_key)
print(sorted_words_custom) # 输出: ['date', 'apple', 'banana', 'cherry']5. 按多个条件排序
有时我们需要按多个条件进行排序，这可以通过传递一个元组作为 key 参数来实现。
students = [
{"name": "Alice", "age": 20},
{"name": "Bob", "age": 22},
{"name": "Charlie", "age": 20}
]
# 先按年龄排序，再按名字排序
sorted_students = sorted(students, key=lambda x: (x['age'], x['name']))
print(sorted_students)
# 输出: [{'name': 'Alice', 'age': 20}, {'name': 'Charlie', 'age': 20}, {'name': 'Bob', 'age': 22}]6. 按数值绝对值排序
有时我们需要按数值的绝对值进行排序，这同样可以通过 key 参数来实现。
numbers = [-5, 2, -1, 3, 0, -2]
sorted_numbers_abs = sorted(numbers, key=abs)
print(sorted_numbers_abs) # 输出: [0, -1, 2, -2, 3, -5]7. 按对象属性排序
如果列表中的元素是对象，我们可以按对象的某个属性进行排序。
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
people = [
Person("Alice", 20),
Person("Bob", 22),
Person("Charlie", 20)
]
# 按年龄排序
sorted_people = sorted(people, key=lambda x: x.age)
for person in sorted_people:
print(person.name, person.age)
# 输出: Alice 20, Charlie 20, Bob 228. 使用 operator.attrgetter 和 operator.itemgetter
operator 模块提供了 attrgetter 和 itemgetter 函数，可以简化按属性或键值排序的操作。
from operator import attrgetter, itemgetter
# 按对象属性排序
sorted_people_attr = sorted(people, key=attrgetter('age'))
for person in sorted_people_attr:
print(person.name, person.age)
# 输出: Alice 20, Charlie 20, Bob 22
# 按字典键值排序
students = [
{"name": "Alice", "age": 20},
{"name": "Bob", "age": 22},
{"name": "Charlie", "age": 20}
]
sorted_students_item = sorted(students, key=itemgetter('age'))
print(sorted_students_item)
# 输出: [{'name': 'Alice', 'age': 20}, {'name': 'Charlie', 'age': 20}, {'name': 'Bob', 'age': 22}]9. 使用 heapq.nsmallest 和 heapq.nlargest
heapq 模块提供了 nsmallest 和 nlargest 函数，可以快速找到列表中的最小或最大元素。
import heapq
numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
# 找到前3个最小的数
smallest_three = heapq.nsmallest(3, numbers)
print(smallest_three) # 输出: [1, 2, 5]
# 找到前3个最大的数
largest_three = heapq.nlargest(3, numbers)
print(largest_three) # 输出: [9, 6, 5]10. 使用 pandas 库排序
如果你处理的是数据科学相关的任务，pandas 库提供了强大的数据处理功能，包括排序。
import pandas as pd
data = {
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [20, 22, 20]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 按年龄排序
sorted_df = df.sort_values(by='age')
print(sorted_df)
# 输出:
# name age
# 0 Alice 20
# 2 Charlie 20
# 1 Bob 2211. 使用 numpy 库排序
numpy 是一个强大的科学计算库，它提供了高效的数组操作功能，包括排序。
import numpy as np
numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
np_numbers = np.array(numbers)
# 升序排序
sorted_np_numbers = np.sort(np_numbers)
print(sorted_np_numbers) # 输出: [1 2 5 5 6 9]
# 降序排序
sorted_np_numbers_desc = np.sort(np_numbers)[::-1]
print(sorted_np_numbers_desc) # 输出: [9 6 5 5 2 1]12. 自定义比较函数
在某些情况下，我们需要更复杂的排序逻辑，可以使用 functools.cmp_to_key 将自定义的比较函数转换为 key 函数。
from functools import cmp_to_key
def custom_compare(x, y):
if x < y:
return -1
elif x > y:
return 1
else:
return 0
numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
sorted_numbers_custom = sorted(numbers, key=cmp_to_key(custom_compare))
print(sorted_numbers_custom) # 输出: [1, 2, 5, 5, 6, 9]13. 稳定排序
稳定排序是指在排序过程中，相同元素的相对位置保持不变。sorted() 和 list.sort() 都是稳定的排序算法。
students = [
{"name": "Alice", "age": 20},
{"name": "Bob", "age": 22},
{"name": "Charlie", "age": 20}
]
# 先按名字排序，再按年龄排序
students.sort(key=lambda x: x['name'])
students.sort(key=lambda x: x['age'])
for student in students:
print(student['name'], student['age'])
# 输出: Alice 20, Charlie 20, Bob 22在这个例子中，先按名字排序，再按年龄排序，保证了相同年龄的学生的名字顺序不变。
14. 多级排序（使用 pandas）
pandas 库不仅支持单级排序，还支持多级排序。
import pandas as pd
data = {
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [20, 22, 20, 21],
'score': [85, 90, 88, 92]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 先按年龄升序排序，再按分数降序排序
sorted_df = df.sort_values(by=['age', 'score'], ascending=[True, False])
print(sorted_df)
# 输出:
# name age score
# 0 Alice 20 85
# 2 Charlie 20 88
# 3 David 21 92
# 1 Bob 22 9015. 使用 itertools.groupby 进行分组排序
itertools.groupby 可以将列表按某个条件分组，然后再对每个组进行排序。
from itertools import groupby
students = [
{"name": "Alice", "age": 20},
{"name": "Bob", "age": 22},
{"name": "Charlie", "age": 20},
{"name": "David", "age": 21}
]
# 先按年龄排序
students.sort(key=lambda x: x['age'])
# 按年龄分组
grouped_students = {k: list(v) for k, v in groupby(students, key=lambda x: x['age'])}
for age, group in grouped_students.items():
print(f"Age: {age}")
for student in group:
print(student['name'], student['age'])
# 输出:
# Age: 20
# Alice 20
# Charlie 20
# Age: 21
# David 21
# Age: 22
# Bob 22实战案例分析
假设你是一家在线书店的开发人员，需要对书籍按评分和销量进行排序。我们将使用前面学到的多种排序方法来实现这个需求。
books = [
{"title": "Book A", "rating": 4.5, "sales": 500},
{"title": "Book B", "rating": 4.2, "sales": 300},
{"title": "Book C", "rating": 4.7, "sales": 700},
{"title": "Book D", "rating": 4.3, "sales": 400}
]
# 先按评分降序排序，再按销量降序排序
sorted_books = sorted(books, key=lambda x: (-x['rating'], -x['sales']))
for book in sorted_books:
print(book['title'], book['rating'], book['sales'])
# 输出:
# Book C 4.7 700
# Book A 4.5 500
# Book D 4.3 400
# Book B 4.2 300在这个案例中，我们使用了 lambda 表达式和 key 参数来实现多级排序。希望这个案例能帮助你更好地理解和应用这些排序方法。
总结
本文详细介绍了Python中列表排序的各种方法，从基本的 sorted() 和 list.sort() 到更高级的 numpy、pandas 和自定义排序逻辑。通过这些方法，你可以灵活地应对各种排序需求。
