极客笔记Python中如何用一个列表排序另一个列表
在Python中，有时候我们需要根据一个列表的顺序来对另一个列表进行排序。这种需求在实际开发中经常会遇到，比如根据学生的成绩列表对学生姓名列表进行排序，或者根据销售额列表对产品名称列表进行排序等等。本文将介绍如何使用Python来实现这一功能。
方法一：使用zip函数
我们可以使用zip函数将两个列表打包成一个元组的列表，然后根据第一个列表的顺序对元组列表进行排序，最后再将排序后的元组列表解包成两个列表。下面是一个示例代码：
# 定义两个列表
names = ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David']
scores = [85, 90, 75, 95]
# 使用zip函数将两个列表打包成元组的列表
zipped = list(zip(scores, names))
# 根据第一个列表的顺序对元组列表进行排序
zipped.sort()
# 解包排序后的元组列表
sorted_scores, sorted_names = zip(*zipped)
# 打印排序后的结果
print(sorted_names)
print(sorted_scores)
代码运行结果:
在上面的示例代码中，我们首先定义了两个列表names和scores，然后使用zip函数将它们打包成元组的列表zipped。接着我们对zipped进行排序，最后再将排序后的元组列表解包成两个列表sorted_scores和sorted_names，从而实现了根据scores列表对names列表进行排序的功能。
方法二：使用sorted函数和lambda表达式
除了使用zip函数外，我们还可以使用sorted函数结合lambda表达式来实现对一个列表的排序，然后根据排序后的索引对另一个列表进行排序。下面是一个示例代码：
# 定义两个列表
names = ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David']
scores = [85, 90, 75, 95]
# 使用sorted函数和lambda表达式对第一个列表进行排序
sorted_indices = sorted(range(len(scores)), key=lambda x: scores[x])
# 根据排序后的索引对第二个列表进行排序
sorted_names = [names[i] for i in sorted_indices]
sorted_scores = [scores[i] for i in sorted_indices]
# 打印排序后的结果
print(sorted_names)
print(sorted_scores)
代码运行结果:
在上面的示例代码中，我们首先定义了两个列表names和scores，然后使用sorted函数和lambda表达式对scores列表进行排序，得到排序后的索引sorted_indices。接着我们根据sorted_indices对names和scores列表进行排序，从而实现了根据scores列表对names列表进行排序的功能。
方法三：使用operator模块的itemgetter函数
除了使用lambda表达式外，我们还可以使用operator模块的itemgetter函数来实现对一个列表的排序，然后根据排序后的索引对另一个列表进行排序。下面是一个示例代码：
# 导入operator模块
import operator
# 定义两个列表
names = ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David']
scores = [85, 90, 75, 95]
# 使用operator模块的itemgetter函数对第一个列表进行排序
sorted_indices = sorted(range(len(scores)), key=operator.itemgetter(*scores))
# 根据排序后的索引对第二个列表进行排序
sorted_names = [names[i] for i in sorted_indices]
sorted_scores = [scores[i] for i in sorted_indices]
# 打印排序后的结果
print(sorted_names)
print(sorted_scores)
在上面的示例代码中，我们首先导入了operator模块，然后定义了两个列表names和scores。接着我们使用operator模块的itemgetter函数对scores列表进行排序，得到排序后的索引sorted_indices。最后我们根据sorted_indices对names和scores列表进行排序，从而实现了根据scores列表对names列表进行排序的功能。
方法四：使用numpy库的argsort函数
如果我们的列表比较大或者需要进行更复杂的排序操作，可以考虑使用numpy库的argsort函数来实现。下面是一个示例代码：
# 导入numpy库
import numpy as np
# 定义两个列表
names = ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David']
scores = [85, 90, 75, 95]
# 使用numpy库的argsort函数对第一个列表进行排序
sorted_indices = np.argsort(scores)
# 根据排序后的索引对第二个列表进行排序
sorted_names = [names[i] for i in sorted_indices]
sorted_scores = [scores[i] for i in sorted_indices]
# 打印排序后的结果
print(sorted_names)
print(sorted_scores)
代码运行结果:
在上面的示例代码中，我们首先导入了numpy库，然后定义了两个列表names和scores。接着我们使用numpy库的argsort函数对scores列表进行排序，得到排序后的索引sorted_indices。最后我们根据sorted_indices对names和scores列表进行排序，从而实现了根据scores列表对names列表进行排序的功能。
方法五：使用pandas库的DataFrame对象
如果我们的数据比较复杂，可以考虑使用pandas库的DataFrame对象来实现对多个列表的排序。下面是一个示例代码：
# 导入pandas库
import pandas as pd
# 定义两个列表
names = ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David']
scores = [85, 90, 75, 95]
# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'names': names, 'scores': scores})
# 根据第一个列表的值对DataFrame对象进行排序
df = df.sort_values(by='scores')
# 获取排序后的两个列表
sorted_names = df['names'].tolist()
sorted_scores = df['scores'].tolist()
# 打印排序后的结果
print(sorted_names)
print(sorted_scores)
代码运行结果:
在上面的示例代码中，我们首先导入了pandas库，然后定义了两个列表names和scores。接着我们创建了一个DataFrame对象df，并根据scores列表的值对df进行排序。最后我们获取排序后的names和scores列表，从而实现了根据scores列表对names列表进行排序的功能。
方法六：使用collections库的OrderedDict对象
如果我们需要保持排序后的顺序，可以考虑使用collections库的OrderedDict对象来实现。下面是一个示例代码：
# 导入collections库
from collections import OrderedDict
# 定义两个列表
names = ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David']
scores = [85, 90, 75, 95]
# 创建一个OrderedDict对象
sorted_dict = OrderedDict(sorted(zip(scores, names)))
# 获取排序后的两个列表
sorted_names = list(sorted_dict.values())
sorted_scores = list(sorted_dict.keys())
# 打印排序后的结果
print(sorted_names)
print(sorted_scores)
代码运行结果:
在上面的示例代码中，我们首先导入了collections库，然后定义了两个列表names和scores。接着我们使用zip函数将names和scores列表打包成元组的列表，并使用OrderedDict对象对元组列表进行排序。最后我们获取排序后的names和scores列表，从而实现了根据scores列表对names列表进行排序的功能。
方法七：使用pandas库的merge函数
如果我们有多个列表需要排序，可以考虑使用pandas库的merge函数来实现。下面是一个示例代码：
# 导入pandas库
import pandas as pd
# 定义两个列表
names = ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David']
scores = [85, 90, 75, 95]
ages = [20, 25, 22, 28]
# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'names': names, 'scores': scores})
df2 = pd.DataFrame({'names': names, 'ages': ages})
# 使用merge函数根据第一个列表的值对两个DataFrame对象进行排序
df = pd.merge(df1, df2, on='names').sort_values(by='scores')
# 获取排序后的两个列表
sorted_names = df['names'].tolist()
sorted_scores = df['scores'].tolist()
sorted_ages = df['ages'].tolist()
# 打印排序后的结果
print(sorted_names)
print(sorted_scores)
print(sorted_ages)
代码运行结果:
在上面的示例代码中，我们首先导入了pandas库，然后定义了三个列表names、scores和ages。接着我们创建了两个DataFrame对象df1和df2，并使用merge函数根据names列对两个DataFrame对象进行合并和排序。最后我们获取排序后的names、scores和ages列表，从而实现了根据scores列表对names和ages列表进行排序的功能。
方法八：使用numpy库的lexsort函数
如果我们需要对多个列表进行多级排序，可以考虑使用numpy库的lexsort函数来实现。下面是一个示例代码：
# 导入numpy库
import numpy as np
# 定义三个列表
names = ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David']
scores = [85, 90, 75, 95]
ages = [20, 25, 22, 28]
# 使用numpy库的lexsort函数对多个列表进行多级排序
sorted_indices = np.lexsort((ages, scores))
# 根据排序后的索引对多个列表进行排序
sorted_names = [names[i] for i in sorted_indices]
sorted_scores = [scores[i] for i in sorted_indices]
sorted_ages = [ages[i] for i in sorted_indices]
# 打印排序后的结果
print(sorted_names)
print(sorted_scores)
print(sorted_ages)
代码运行结果:
在上面的示例代码中，我们首先导入了numpy库，然后定义了三个列表names、scores和ages。接着我们使用numpy库的lexsort函数对多个列表进行多级排序，得到排序后的索引sorted_indices。最后我们根据sorted_indices对names、scores和ages列表进行排序，从而实现了对多个列表进行多级排序的功能。
方法九：使用pandas库的sort_values函数
如果我们需要对多个列表进行多级排序，也可以考虑使用pandas库的sort_values函数来实现。下面是一个示例代码：
# 导入pandas库
import pandas as pd
# 定义三个列表
names = ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David']
scores = [85, 90, 75, 95]
ages = [20, 25, 22, 28]
# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'names': names, 'scores': scores, 'ages': ages})
# 根据多个列表的值对DataFrame对象进行多级排序
df = df.sort_values(by=['ages', 'scores'])
# 获取排序后的三个列表
sorted_names = df['names'].tolist()
sorted_scores = df['scores'].tolist()
sorted_ages = df['ages'].tolist()
# 打印排序后的结果
print(sorted_names)
print(sorted_scores)
print(sorted_ages)
代码运行结果:
在上面的示例代码中，我们首先导入了pandas库，然后定义了三个列表names、scores和ages。接着我们创建了一个DataFrame对象df，并根据ages和scores列的值对df进行多级排序。最后我们获取排序后的names、scores和ages列表，从而实现了对多个列表进行多级排序的功能。
方法十：使用operator模块的attrgetter函数
如果我们需要对对象列表进行排序，可以考虑使用operator模块的attrgetter函数来实现。下面是一个示例代码：
# 导入operator模块
import operator
# 定义一个学生类
class Student:
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
def __repr__(self):
return f'{self.name}: {self.score}'
# 创建一个学生对象列表
students = [Student('Alice', 85), Student('Bob', 90), Student('Cathy', 75), Student('David', 95)]
# 使用operator模块的attrgetter函数对对象列表进行排序
sorted_students = sorted(students, key=operator.attrgetter('score'))
# 打印排序后的结果
for student in sorted_students:
print(student)
代码运行结果:
在上面的示例代码中，我们首先导入了operator模块，然后定义了一个学生类Student，包含姓名和成绩两个属性。接着我们创建了一个学生对象列表`students，并使用operator模块的attrgetter函数根据成绩对学生对象列表进行排序。最后我们打印排序后的学生对象列表，从而实现了对对象列表进行排序的功能。