Sắp xếp theo giá trị tối đa python

Chúng ta có thể sử dụng phương pháp sau để thực hiện các thao tác nêu trên trong danh sách từ điển này trong một lớp lót với sự trợ giúp của hàm lambda

1. Sắp xếp

Chúng ta có thể sử dụng phương thức sorted[] để sắp xếp danh sách từ điển. Phương thức sắp xếp lấy iterable làm một trong các đối số, một đối số chính mà chúng ta có thể chỉ định dựa trên cách sắp xếp nên là gì, và cuối cùng là một đối số ngược lại nhận giá trị boolean

cú pháp

sorted[list, key=condition, reverse=True]

Chúng ta có thể sử dụng hàm lambda để lấy một khóa cụ thể từ từ điển. Hàm lambda có thể trông như thế này

lambda x: x['age']

Điều này sẽ thực hiện một lần lặp và kiểm tra giá trị của 'tuổi' trong mỗi lần lặp để việc sắp xếp có thể được thực hiện dựa trên giá trị đó

Ví dụ hoàn chỉnh trông như thế này

sắp xếp danh sách từ điển theo thứ tự tăng dần

sắp xếp danh sách từ điển theo thứ tự tăng dần

Đầu ra của đoạn mã trên là,

[{'name': 'A', 'age': 3}, {'name': 'C', 'age': 9}, {'name': 'B', 'age': 12}, {'name': 'D', 'age': 15}]

Chúng ta cũng có thể sắp xếp ngược lại điều này bằng cách cung cấp một đối số bổ sung có tên là đảo ngược nhận giá trị boolean. Chỉ định reverse=True sẽ sắp xếp danh sách từ điển theo thứ tự giảm dần

sắp xếp danh sách từ điển theo thứ tự giảm dần

sắp xếp danh sách từ điển theo thứ tự giảm dần

Đầu ra của danh sách đảo ngược là,

[{'name': 'D', 'age': 15}, {'name': 'B', 'age': 12}, {'name': 'C', 'age': 9}, {'name': 'A', 'age': 3}]2.

2. tối đa

Tìm phần tử có giá trị tối đa dựa trên khóa-giá trị cũng có thể đạt được trong một lớp lót bằng phương thức max[]. Phương thức max cũng tương tự như phương thức sắp xếp về các đối số được truyền cho hàm

cú pháp

max[iterable, key=lambda_function]

Đoạn mã hoàn chỉnh sẽ trông như thế này

lấy đối tượng tối đa từ từ điển dựa trên khóa-giá trị

lấy đối tượng tối đa từ từ điển dựa trên khóa-giá trị

Đầu ra của đoạn mã trên là,

{'name': 'D', 'age': 15}
name D, age 15

3. tối thiểu

Tương tự, chúng ta cũng có thể tìm giá trị nhỏ nhất từ ​​danh sách từ điển dựa trên khóa-giá trị. Chúng tôi sẽ sử dụng phương thức min[] cho mục đích này. Nó nhận các đối số giống như phương thức max[]

cú pháp

min[iterable, key=lambda_function]

Mã hoàn chỉnh sẽ trông như thế này

lấy đối tượng tối thiểu từ từ điển dựa trên khóa-giá trị

lấy đối tượng tối thiểu từ từ điển dựa trên khóa-giá trị

Đầu ra của đoạn mã trên là,

{'name': 'A', 'age': 3}
name A, age 3

. Kết luận

Đây là những cách hiệu quả nhất để thực hiện các thao tác sắp xếp, tối đa và tối thiểu đối với danh sách từ điển. Chúng hiệu quả và một dòng. Không có vòng lặp for là bất kỳ thứ gì như vậy. Nhiệm vụ chỉ đạt được với sự trợ giúp của các phương thức tích hợp. Hy vọng bài viết này hữu ích

Sắp xếp tăng dần vs. giảm dần. Chỉ định danh sách cho nhiều thứ tự sắp xếp. Nếu đây là một danh sách các bool, phải khớp với độ dài của by

tại chỗ bool, mặc định Sai

Nếu Đúng, thực hiện thao tác tại chỗ

loại {‘sắp xếp nhanh’, ‘sắp xếp lại’, ‘sắp xếp theo khối’, ‘stable’}, mặc định là ‘sắp xếp nhanh’

Lựa chọn thuật toán sắp xếp. Xem thêm

lambda x: x['age']

7 để biết thêm thông tin. sáp nhập và ổn định là các thuật toán ổn định duy nhất. Đối với DataFrames, tùy chọn này chỉ được áp dụng khi sắp xếp trên một cột hoặc nhãn

na_position {'đầu tiên', 'cuối cùng'}, mặc định là 'cuối cùng'

Đặt NaN ở đầu nếu đầu tiên;

ignore_index bool, mặc định Sai

Nếu True, trục kết quả sẽ được gắn nhãn 0, 1, …, n - 1

Mới trong phiên bản 1. 0. 0

key có thể gọi được, tùy chọn

Áp dụng hàm chính cho các giá trị trước khi sắp xếp. Điều này tương tự như đối số key trong hàm

lambda x: x['age']

8 dựng sẵn, với điểm khác biệt đáng chú ý là hàm key này phải được vector hóa. Nó sẽ mong đợi một

lambda x: x['age']

9 và trả về một Sê-ri có cùng hình dạng với đầu vào. Nó sẽ được áp dụng cho từng cột một cách độc lập

Mới trong phiên bản 1. 1. 0

ReturnsDataFrame hoặc Không có

DataFrame với các giá trị được sắp xếp hoặc Không có nếu

>>> df.sort_values[by=['col1']]
  col1  col2  col3 col4
0    A     2     0    a
1    A     1     1    B
2    B     9     9    c
5    C     4     3    F
4    D     7     2    e
3  NaN     8     4    D

0

Xem thêm

>>> df.sort_values[by=['col1']]
  col1  col2  col3 col4
0    A     2     0    a
1    A     1     1    B
2    B     9     9    c
5    C     4     3    F
4    D     7     2    e
3  NaN     8     4    D

1

Sắp xếp DataFrame theo chỉ mục

>>> df.sort_values[by=['col1']]
  col1  col2  col3 col4
0    A     2     0    a
1    A     1     1    B
2    B     9     9    c
5    C     4     3    F
4    D     7     2    e
3  NaN     8     4    D

2

Phương pháp tương tự cho một Series

ví dụ

lambda x: x['age']

1

Sắp xếp theo col1

________số 8

Sắp xếp theo nhiều cột

lambda x: x['age']

3

Sắp xếp giảm dần

lambda x: x['age']

4

Đặt NA lên hàng đầu

lambda x: x['age']

5

Sắp xếp với một chức năng quan trọng

lambda x: x['age']

6

Sắp xếp tự nhiên với đối số chính, sử dụng gói natsort

Max có phải là hàm sắp xếp không?

Là Max hoặc sắp xếp nhanh hơn?

Cách nhanh nhất để sắp xếp danh sách trong Python là gì?