Сортировка списка и символов в строке в python
Содержание:
- Выполняет сортировку последовательности по возростанию/убыванию.
- Методы списков
- Сравнение скоростей сортировок
- Сортировка сортировки Python
- Python sort list by case
- insert (индекс, объект)
- Сортировка массива в Python
- Функции модуля operator
- Как работает Быстрая сортировка
- Работа с отсутствующими данными при сортировке в Pandas ↑
- Python sort list of dictionaries
- Sort Stability and Complex Sorts¶
- Python sort list of grades
- Сортировка сложных структур с использованием ключа
- Нарезка списка
Выполняет сортировку последовательности по возростанию/убыванию.
Параметры:
- — объект, поддерживающий итерирование
- — пользовательская функция, которая применяется к каждому элементу последовательности
- — порядок сортировки
Описание:
Функция вернет новый отсортированный t-list] из итерируемых элементов. Функция имеет два необязательных аргумента, которые должны быть указаны в качестве аргументов ключевых слов.
Аргумент принимает функцию, например . Переданная функция вычисляет результат для каждого элемента последовательности, который используется для сравнения элементов при сортировке. Значением по умолчанию является , т.е. сравнивать элементы напрямую (как есть).
Аргумент имеет логическое значение. Если установлено значение , то элементы списка сортируются в обратной последовательности (по убыванию).
Используйте для преобразования функции, использующей cmp (старый стиль) в использующую key (новый стиль).
Встроенная функция sorted() является гарантированно стабильной. Это означает, что когда несколько элементов последовательности имеют равные значения, их первоначальный порядок сохраняется. Такое поведение полезно при сортировке в несколько проходов.
Примеры различных способов сортировки последовательностей.
Сортировка слов в предложении без учета регистра:
line = 'This is a test string from Andrew' x = sorted(line.split(), key=str.lower) print(x) #
Сортировка сложных объектов с использованием индексов в качестве ключей :
student =
('john', 'A', 15),
('jane', 'B', 12),
('dave', 'B', 10),
# Сортируем по возрасту student
x = sorted(student, key=lambda student student2])
print(x)
#
Тот же метод работает для объектов с именованными атрибутами.
class Student
def __init__(self, name, grade, age):
self.name = name
self.grade = grade
self.age = age
def __repr__(self):
return repr((self.name, self.grade, self.age))
student =
Student('john', 'A', 15),
Student('jane', 'B', 12),
Student('dave', 'B', 10),
x = sorted(student, key=lambda student student.age)
print(x)
#
Сортировка по убыванию:
student =
('john', 'A', 15),
('jane', 'B', 12),
('dave', 'B', 10),
# Сортируем по убыванию возраста student
x = sorted(student, key=lambda i i2], reverse=True)
print(x)
#
Стабильность сортировки и сложные сортировки:
data = x = sorted(data, key=lambda data data]) print(x) #
Обратите внимание, как две записи (‘blue’, 1), (‘blue’, 2) для синего цвета сохраняют свой первоначальный порядок. Это замечательное свойство позволяет создавать сложные сортировки за несколько проходов по нескольким ключам
Например, чтобы отсортировать данные учащиеся по возрастанию успеваемости, а затем по убыванию возраста. Успеваемость будет первым ключом, возраст вторым
Это замечательное свойство позволяет создавать сложные сортировки за несколько проходов по нескольким ключам. Например, чтобы отсортировать данные учащиеся по возрастанию успеваемости, а затем по убыванию возраста. Успеваемость будет первым ключом, возраст вторым.
student =
('john', 15, 4.1),
('jane', 12, 4.9),
('dave', 10, 3.9),
('kate', 11, 4.1),
# По средней оценке
x = sorted(student, key=lambda num num2])
# По убыванию возраста
y = sorted(x, key=lambda age age1], reverse=True)
print(y)
#
А еще, для сортировок по нескольким ключам, удобнее использовать модуль . Функции модуля допускают несколько уровней сортировки. Например, как в предыдущем примере успеваемость будет первым ключом, возраст вторым.Только сортировать будем все по возрастанию:
from operator import itemgetter x = sorted(student, key=itemgetter(2,1)) print(x) #
Методы списков
Давайте теперь
предположим, что у нас имеется список из чисел:
a = 1, -54, 3, 23, 43, -45,
и мы хотим в
конец этого списка добавить значение. Это можно сделать с помощью метода:
a.append(100)
И обратите
внимание: метод append ничего не возвращает, то есть, он меняет
сам список благодаря тому, что он относится к изменяемому типу данных. Поэтому
писать здесь конструкцию типа
a = a.append(100)
категорически не
следует, так мы только потеряем весь наш список! И этим методы списков
отличаются от методов строк, когда мы записывали:
string="Hello" string = string.upper()
Здесь метод upper возвращает
измененную строку, поэтому все работает как и ожидается. А метод append ничего не
возвращает, и присваивать значение None переменной a не имеет
смысла, тем более, что все работает и так:
a = 1, -54, 3, 23, 43, -45, a.append(100)
Причем, мы в методе
append можем записать
не только число, но и другой тип данных, например, строку:
a.append("hello")
тогда в конец
списка будет добавлен этот элемент. Или, булевое значение:
a.append(True)
Или еще один
список:
a.append(1,2,3)
И так далее. Главное,
чтобы было указано одно конкретное значение. Вот так работать не будет:
a.append(1,2)
Если нам нужно
вставить элемент в произвольную позицию, то используется метод
a.insert(3, -1000)
Здесь мы
указываем индекс вставляемого элемента и далее значение самого элемента.
Следующий метод remove удаляет элемент
по значению:
a.remove(True)
a.remove('hello')
Он находит
первый подходящий элемент и удаляет его, остальные не трогает. Если же
указывается несуществующий элемент:
a.remove('hello2')
то возникает
ошибка. Еще один метод для удаления
a.pop()
выполняет
удаление последнего элемента и при этом, возвращает его значение. В самом
списке последний элемент пропадает. То есть, с помощью этого метода можно
сохранять удаленный элемент в какой-либо переменной:
end = a.pop()
Также в этом
методе можно указывать индекс удаляемого элемента, например:
a.pop(3)
Если нам нужно
очистить весь список – удалить все элементы, то можно воспользоваться методом:
a.clear()
Получим пустой
список. Следующий метод
a = 1, -54, 3, 23, 43, -45, c = a.copy()
возвращает копию
списка. Это эквивалентно конструкции:
c = list(a)
В этом можно
убедиться так:
c1 = 1
и список c будет отличаться
от списка a.
Следующий метод count позволяет найти
число элементов с указанным значением:
c.count(1) c.count(-45)
Если же нам
нужен индекс определенного значения, то для этого используется метод index:
c.index(-45) c.index(1)
возвратит 0,
т.к. берется индекс только первого найденного элемента. Но, мы здесь можем
указать стартовое значение для поиска:
c.index(1, 1)
Здесь поиск
будет начинаться с индекса 1, то есть, со второго элемента. Или, так:
c.index(23, 1, 5)
Ищем число 23 с
1-го индекса и по 5-й не включая его. Если элемент не находится
c.index(23, 1, 3)
то метод
приводит к ошибке. Чтобы этого избежать в своих программах, можно вначале
проверить: существует ли такой элемент в нашем срезе:
23 in c1:3
и при значении True далее уже
определять индекс этого элемента.
Следующий метод
c.reverse()
меняет порядок
следования элементов на обратный.
Последний метод,
который мы рассмотрим, это
c.sort()
выполняет
сортировку элементов списка по возрастанию. Для сортировки по убыванию, следует
этот метод записать так:
c.sort(reverse=True)
Причем, этот
метод работает и со строками:
lst = "Москва", "Санкт-Петербург", "Тверь", "Казань" lst.sort()
Здесь
используется лексикографическое сравнение, о котором мы говорили, когда
рассматривали строки.
Это все основные
методы списков и чтобы вам было проще ориентироваться, приведу следующую
таблицу:
|
Метод |
Описание |
|
append() |
Добавляет |
|
insert() |
Вставляет |
|
remove() |
Удаляет |
|
pop() |
Удаляет |
|
clear() |
Очищает |
|
copy() |
Возвращает |
|
count() |
Возвращает |
|
index() |
Возвращает |
|
reverse() |
Меняет |
|
sort() |
Сортирует |
Сравнение скоростей сортировок
Для сравнения сгенерируем массив из 5000 чисел от 0 до 1000. Затем определим время, необходимое для завершения каждого алгоритма. Повторим каждый метод 10 раз, чтобы можно было более точно установить, насколько каждый из них производителен.
Пузырьковая сортировка — самый медленный из всех алгоритмов. Возможно, он будет полезен как введение в тему алгоритмов сортировки, но не подходит для практического использования.Быстрая сортировка хорошо оправдывает своё название, почти в два раза быстрее, чем сортировка слиянием, и не требуется дополнительное место для результирующего массива.Сортировка вставками выполняет меньше сравнений, чем сортировка выборкой и в реальности должна быть производительнее, но в данном эксперименте она выполняется немного медленней. Сортировка вставками делает гораздо больше обменов элементами. Если эти обмены занимают намного больше времени, чем сравнение самих элементов, то такой результат вполне закономерен.
Вы познакомились с шестью различными алгоритмами сортировок и их реализациями на Python. Масштаб сравнения и количество перестановок, которые выполняет алгоритм вместе со средой выполнения кода, будут определяющими факторами в производительности. В реальных приложениях Python рекомендуется использовать встроенные функции сортировки, поскольку они реализованы именно для удобства разработчика.
Лучше понять эти алгоритмы вам поможет их визуализация.
Перевод статьи «Sorting Algorithms in Python»
Сортировка сортировки Python
Ниже приведены различные методы для сортировки элементов:
- Сортируйте список в порядке возрастания
- Сортируйте список в порядке убывания
- Сортируйте список, используя пользовательский WARDE р
- Сортировать список объектов
- Сортировка списка с использованием ключа
1. Сортировка элементов списка в порядке возрастания
Сортировать () Функция используется для сортировки элементов списка в порядке возрастания.
input =
print(f'Before sorting of elements: {input}')
input.sort()
print(f'After sorting of elements: {input}')
Выход:
Before sorting of elements: After sorting of elements:
2. Стиральные элементы списка в порядке убывания
Обратный Параметр используется для сортировки элементов списка в порядке убывания.
Синтаксис: Список name.sort (Reverse = True)
input = input.sort(reverse = True) print(input)
Выход:
3. Список сортировки Python с использованием функции ключа
Python предоставляет сортировку элементов списка, используя функцию ключа в качестве параметра. Основываясь на выходе ключевой функции, список будет отсортирован.
# takes third element for sort
def third_element(x):
return x
input =
# sort list with key
input.sort(key=third_element)
# prints sorted list
print('Sorted list:', input)
Выход:
Sorted list:
4. Сортируйте список, используя пользовательский порядок
# takes third element for sort
def third_element(x):
return x
input =
# sorts list with key in ascending order
input.sort(key=third_element)
# prints sorted list
print('Sorted list in ascending order:', input)
# sorts list with key in descending order
input.sort(key=third_element, reverse=True)
print('Sorted list in descending order:', input)
Выход:
Sorted list in ascending order: Sorted list in descending order:
5. Сортировка списка объектов
Чтобы сортировать список пользовательских объектов, использующих функцию Sorth (), нам необходимо указать функцию ключа, указав поле объекта для достижения того же.
class Details:
def __init__(self, name, num):
self.name = name
self.num = num
def __str__(self):
return f'Details'
__repr__ = __str__
D1 = Details('Safa', 12)
D2 = Details('Aman', 1)
D3 = Details('Shalini', 45)
D4 = Details('Ruh', 30)
input_list =
print(f'Before Sorting: {input_list}')
def sort_by_num(details):
return details.num
input_list.sort(key=sort_by_num)
print(f'After Sorting By Number: {input_list}')
Выход:
Before Sorting: , Details, Details, Details] After Sorting By Number: , Details, Details, Details]
Python sort list by case
By default, the strings with uppercase first letters are sorted before
the other strings. We can sort strings regardless of their case as well.
case_sorting.py
#!/usr/bin/env python3
text = 'Today is a beautiful day. Andy went fishing.'
words = text.replace('.', '')
sorted_words = sorted(words.split(), key=str.lower)
print('Case insensitive:', sorted_words)
sorted_words2 = sorted(words.split())
print('Case sensitive:', sorted_words2)
By providing the function to the key
attribute, we perform a case insensitive sorting.
$ ./case_sorting.py Case insensitive: Case sensitive:
This is the output.
insert (индекс, объект)
Этот метод вставляет объект непосредственно перед указанным индексом.
Если значение индекса больше, чем длина списка, объект добавляется в конец.
Если значение индекса отрицательное и не входит в диапазон, то объект добавляется в начало.
>>> my_list = >>> >>> my_list.insert(1, 'X') # insert just before index 1 >>> print(my_list) >>> >>> my_list.insert(100, 'Y') # insert at the end of the list >>> print(my_list) >>> >>> my_list.insert(-100, 'Z') # negative and not in range, so insert at the start >>> print(my_list) >>> my_list.insert(-2, 'A') # negative and in the range, so insert before second last element >>> print(my_list) >>>
Сортировка массива в Python
Метод Пузырька
Сортировку массива в python будем выполнять :
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
import random
from random import randint
mas = randint(1,10) for i in range(n)
for i in range(n):
print(masi,sep="")
print(" ")
for i in range(n-1):
for j in range(n-2, i-1 ,-1):
if masj+1 < masj:
masj, masj+1 = masj+1, masj
for i in range(n):
print(masi,sep="")
|
Задание Python 7_4:
Необходимо написать программу, в которой сортировка выполняется «методом камня» – самый «тяжёлый» элемент опускается в конец массива.
Быстрая сортировка массива
Данную сортировку еще называют или сортировка Хоара (по имени разработчика — Ч.Э. Хоар).
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 |
import random
from random import randint
# процедура
def qSort ( A, nStart, nEnd ):
if nStart >= nEnd: return
L = nStart; R = nEnd
X = A(L+R)//2
while L <= R:
while AL < X: L += 1 # разделение
while AR > X: R -= 1
if L <= R:
AL, AR = AR, AL
L += 1; R -= 1
qSort ( A, nStart, R ) # рекурсивные вызовы
qSort ( A, L, nEnd )
N=10
A = randint(1,10) for i in range(N)
print(A)
# вызов процедуры
qSort ( A, , N-1 )
print('отсортированный', A)
|
Задание Python 7_5:
Необходимо написать программу, которая сортирует массив (быстрой сортировкой) по возрастанию первой цифры числа.
Встроенные функции
- mas.reverse() — стандартный метод для перестановки элементов массива в обратном порядке;
- mas2 = sorted (mas1) — встроенная функция для сортировки массивов (списков);
Задание Python 7_6:
Напишите программу, которая, не изменяя заданный массив, выводит номера его элементов в возрастающем порядке значений этих элементов. Использовать вспомогательный массив номеров.
Пример:
результат: 0 2 3 1 4
Задание Python 7_7:
Напишите программу, которая сортирует массив и находит количество различных чисел в нём. Не использовать встроенные функции.Пример:
Введите количество: 10 Массив: Массив отсортированный: Количество различных элементов: 9
Задание Python 7_8:
Дан массив. Назовем серией группу подряд идущих одинаковых элементов, а длиной серии — количество этих элементов. Сформировать два новых массива, в один из них записывать длины всех серий, а во второй — значения элементов, образующих эти серии.Пример:
Введите количество элементов: 15 Массив: Элементы, создающие серии: Длины серий:
Задание Python 7_9:
Напишите вариант метода пузырька, который заканчивает работу, если на очередном шаге внешнего цикла не было перестановок. Не использовать встроенные функции.
Задание Python 7_10:
Напишите программу, которая сортирует массив, а затем находит максимальное из чисел, встречающихся в массиве несколько раз. Не использовать встроенные функции.
Пример:
Введите количество: 15 Массив исходный: Массив отсортированный: Максимальное из чисел, встречающихся в массиве несколько раз: 12
Функции модуля operator
Вышепоказанные примеры функций-ключей мы встречаем очень часто. Именно поэтому Python предлагает нам удобные функции, позволяющие всё сделать и быстрее, и проще. Для этого существует модуль — он содержит функцию itemgetter(), функцию attrgetter(), а, начиная с Python версии 2.6, ещё и функцию methodcaller().
Если мы станем применять эти функции, примеры станут ещё проще:
>>> from operator import itemgetter, attrgetter, methodcaller
>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2))
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'))
Кроме того, функции модуля operator предоставляют нам возможность применять множественные уровни сортировки. К примеру, ниже мы сортируем сначала по оценке, а потом и по возрасту:
>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(1, 2))
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('grade', 'age'))
В очередном примере мы применяем функцию methodcaller() в целях сортировки учащихся по взвешенной оценке:
>>>
>>> sorted(student_objects, key=methodcaller('weighted_grade'))
По материалам статьи «Sorting Mini-HOW TO».
Как работает Быстрая сортировка
Быстрая сортировка чаще всего не сможет разделить массив на равные части. Это потому, что весь процесс зависит от того, как мы выбираем опорный элемент. Нам нужно выбрать опору так, чтобы она была примерно больше половины элементов и, следовательно, примерно меньше, чем другая половина элементов. Каким бы интуитивным ни казался этот процесс, это очень сложно сделать.
Подумайте об этом на мгновение — как бы вы выбрали адекватную опору для вашего массива? В истории быстрой сортировки было представлено много идей о том, как выбрать центральную точку — случайный выбор элемента, который не работает из-за того, что «дорогой» выбор случайного элемента не гарантирует хорошего выбора центральной точки; выбор элемента из середины; выбор медианы первого, среднего и последнего элемента; и еще более сложные рекурсивные формулы.
Самый простой подход — просто выбрать первый (или последний) элемент. По иронии судьбы, это приводит к быстрой сортировке на уже отсортированных (или почти отсортированных) массивах.
Именно так большинство людей выбирают реализацию быстрой сортировки, и, так как это просто и этот способ выбора опоры является очень эффективной операцией, и это именно то, что мы будем делать.
Теперь, когда мы выбрали опорный элемент — что нам с ним делать? Опять же, есть несколько способов сделать само разбиение. У нас будет «указатель» на нашу опору, указатель на «меньшие» элементы и указатель на «более крупные» элементы.
Цель состоит в том, чтобы переместить элементы так, чтобы все элементы, меньшие, чем опора, находились слева от него, а все более крупные элементы были справа от него. Меньшие и большие элементы не обязательно будут отсортированы, мы просто хотим, чтобы они находились на правильной стороне оси. Затем мы рекурсивно проходим левую и правую сторону оси.
Рассмотрим пошагово то, что мы планируем сделать, это поможет проиллюстрировать весь процесс. Пусть у нас будет следующий список.
29 | 99 (low),27,41,66,28,44,78,87,19,31,76,58,88,83,97,12,21,44 (high)
Выберем первый элемент как опору 29), а указатель на меньшие элементы (называемый «low») будет следующим элементом, указатель на более крупные элементы (называемый «high») станем последний элемент в списке.
29 | 99 (low),27,41,66,28,44,78,87,19,31,76,58,88,83,97,12,21 (high),44
Мы двигаемся в сторону high то есть влево, пока не найдем значение, которое ниже нашего опорного элемента.
29 | 99 (low),27,41,66,28,44,78,87,19,31,76,58,88,83,97,12,21 (high),44
- Теперь, когда наш элемент high указывает на элемент 21, то есть на значение меньше чем опорное значение, мы хотим найти значение в начале массива, с которым мы можем поменять его местами. Нет смысла менять местами значение, которое меньше, чем опорное значение, поэтому, если low указывает на меньший элемент, мы пытаемся найти тот, который будет больше.
- Мы перемещаем переменную low вправо, пока не найдем элемент больше, чем опорное значение. К счастью, low уже имеет значение 89.
- Мы меняем местами low и high:
29 | 21 (low),27,41,66,28,44,78,87,19,31,76,58,88,83,97,12,99 (high),44
- Сразу после этого мы перемещает high влево и low вправо (поскольку 21 и 89 теперь на своих местах)
- Опять же, мы двигаемся high влево, пока не достигнем значения, меньшего, чем опорное значение, и мы сразу находим — 12
- Теперь мы ищем значение больше, чем опорное значение, двигая low вправо, и находим такое значение 41
Этот процесс продолжается до тех пор, пока указатели low и high наконец не встретятся в одном элементе:
29 | 21,27,12,19,28 (low/high),44,78,87,66,31,76,58,88,83,97,41,99,44
Мы больше не используем это опорное значение, поэтому остается только поменять опорную точку и high, и мы закончили с этим рекурсивным шагом:
28,21,27,12,19,29,44,78,87,66,31,76,58,88,83,97,41,99,44
Как видите, мы достигли того, что все значения, меньшие 29, теперь слева от 29, а все значения больше 29 справа.
Затем алгоритм делает то же самое для коллекции 28,21,27,12,19 (левая сторона) и 44,78,87,66,31,76,58,88,83,97,41,99,44 (правая сторона). И так далее.
Работа с отсутствующими данными при сортировке в Pandas ↑
Часто данные реального мира имеют много недостатков. Хотя у pandas есть несколько методов, которые можно использовать для очистки данных перед сортировкой, иногда приятно увидеть, какие данные отсутствуют во время сортировки. Это можно сделать с помощью параметра .
Подмножество данных об экономии топлива, используемое в этом руководстве, не имеет пропущенных значений. Чтобы проиллюстрировать использование , сначала нужно создать некоторые недостающие данные. Следующий фрагмент кода создает новый столбец на основе существующего столбца , сопоставляя , где равно и , где это не так:
>>> df = df.map({"Y": True})
>>> df
city08 cylinders fuelType ... trany year mpgData_
0 19 4 Regular ... Manual 5-spd 1985 True
1 9 12 Regular ... Manual 5-spd 1985 NaN
2 23 4 Regular ... Manual 5-spd 1985 True
3 10 8 Regular ... Automatic 3-spd 1985 NaN
4 17 4 Premium ... Manual 5-spd 1993 NaN
.. ... ... ... ... ... ... ...
95 17 6 Regular ... Automatic 3-spd 1993 True
96 17 6 Regular ... Automatic 4-spd 1993 NaN
97 15 6 Regular ... Automatic 4-spd 1993 NaN
98 15 6 Regular ... Manual 5-spd 1993 NaN
99 9 8 Premium ... Automatic 4-spd 1993 NaN
Теперь у вас есть новый столбец с именем , который содержит значения и . В этом столбце вы увидите, какой эффект дает при использовании двух методов сортировки. Чтобы узнать больше об использовании , вы можете прочитать Pandas Project: Make Gradebook With Python & Pandas.
Значение параметра na_position в .sort_values()
принимает параметр с именем , который помогает упорядочить недостающие данные в столбце, по которому выполняется сортировка. Если сортируется столбец с отсутствующими данными, то строки с отсутствующими значениями появятся в конце . Это происходит независимо от того, выполнятся ли сортировка по возрастанию или по убыванию.
Вот как выглядит DataFrame при сортировке по столбцу с отсутствующими данными:
>>> df.sort_values(by="mpgData_")
city08 cylinders fuelType ... trany year mpgData_
0 19 4 Regular ... Manual 5-spd 1985 True
55 18 6 Regular ... Automatic 4-spd 1993 True
56 18 6 Regular ... Automatic 4-spd 1993 True
57 16 6 Premium ... Manual 5-spd 1993 True
59 17 6 Regular ... Automatic 4-spd 1993 True
.. ... ... ... ... ... ... ...
94 18 6 Regular ... Automatic 4-spd 1993 NaN
96 17 6 Regular ... Automatic 4-spd 1993 NaN
97 15 6 Regular ... Automatic 4-spd 1993 NaN
98 15 6 Regular ... Manual 5-spd 1993 NaN
99 9 8 Premium ... Automatic 4-spd 1993 NaN
Чтобы изменить это поведение и чтобы недостающие данные сначала отображались в DataFrame, надо установить в значение . Параметр принимает только значения , которые являются значениями по умолчанию, или . Вот как использовать в :
>>> df.sort_values(
... by="mpgData_",
... na_position="first"
... )
city08 cylinders fuelType ... trany year mpgData_
1 9 12 Regular ... Manual 5-spd 1985 NaN
3 10 8 Regular ... Automatic 3-spd 1985 NaN
4 17 4 Premium ... Manual 5-spd 1993 NaN
5 21 4 Regular ... Automatic 3-spd 1993 NaN
11 18 4 Regular ... Automatic 4-spd 1993 NaN
.. ... ... ... ... ... ... ...
32 15 8 Premium ... Automatic 4-spd 1993 True
33 15 8 Premium ... Automatic 4-spd 1993 True
37 17 6 Regular ... Automatic 3-spd 1993 True
85 17 6 Regular ... Automatic 4-spd 1993 True
95 17 6 Regular ... Automatic 3-spd 1993 True
Теперь любые недостающие данные из столбцов, которые использовались для сортировки, будут отображаться в верхней части DataFrame. Это особенно полезно при начале анализа своих данные, когда нет уверенности в том, есть ли пропущенные значения.
Описание параметра na_position в .sort_index()
также принимает . Обычно, DataFrame не имеет значений как часть индекса, поэтому этот параметр менее полезен в . Однако полезно знать, что если DataFrame действительно имеет в индексе строки или имени столбца, то можно быстро определить это с помощью и .
По умолчанию для этого параметра установлено значение , что помещает значения в конец отсортированного результата. Чтобы изменить это поведение и сначала сохранить недостающие данные в фрейме данных, установите для параметра значение .
Python sort list of dictionaries
When sorting dictionaries, we can choose the property by which the sorting
is performed.
sort_dict.py
#!/usr/bin/env python3
users =
users.sort(reverse=True, key=lambda e: e)
for user in users:
print(user)
We have a list of users. Each user is represented by a dictionary.
users.sort(reverse=True, key=lambda e: e)
In the anonymous function, we choose the property.
$ ./sort_dict.py
{'name': 'Lucia Smith', 'date_of_birth': 2002}
{'name': 'Jane Doe', 'date_of_birth': 1996}
{'name': 'Patrick Dempsey', 'date_of_birth': 1994}
{'name': 'John Doe', 'date_of_birth': 1987}
{'name': 'Robert Brown', 'date_of_birth': 1977}
The users are sorted by their date of birth in descending order.
Sort Stability and Complex Sorts¶
Sorts are guaranteed to be . That means that
when multiple records have the same key, their original order is preserved.
>>> data = >>> sorted(data, key=itemgetter())
Notice how the two records for blue retain their original order so that
is guaranteed to precede .
This wonderful property lets you build complex sorts in a series of sorting
steps. For example, to sort the student data by descending grade and then
ascending age, do the age sort first and then sort again using grade:
>>> s = sorted(student_objects, key=attrgetter('age')) # sort on secondary key
>>> sorted(s, key=attrgetter('grade'), reverse=True) # now sort on primary key, descending
This can be abstracted out into a wrapper function that can take a list and
tuples of field and order to sort them on multiple passes.
>>> def multisort(xs, specs): ... for key, reverse in reversed(specs): ... xs.sort(key=attrgetter(key), reverse=reverse) ... return xs
>>> multisort(list(student_objects), (('grade', True), ('age', False)))
Python sort list of grades
There are various grading systems around the world. Our example contains
grades such as A+ or C- and these cannot be ordered lexicographically. We use
a dictionary where each grade has its given value.
grades.py
#!/usr/bin/env python3
data = 'A+ A A- B+ B B- C+ C C- D+ D'
grades = { grade: idx for idx, grade in enumerate(data.split()) }
def mc(e):
return grades.get(e)
students =
print(grades)
students.sort(key=mc)
print(students)
# from operator import itemgetter
# students.sort(key=lambda e: itemgetter(e)(grades))
We have a list of students. Each student has a name and a grade in a nested
tuple.
data = 'A+ A A- B+ B B- C+ C C- D+ D'
grades = { grade: idx for idx, grade in enumerate(data.split()) }
We build the dictionary of grades. Each grade has its value. The grades will
be sorted by their dictionary value.
def mc(e):
return grades.get(e)
The key function simply returns the value of the grade.
# from operator import itemgetter # students.sort(key=lambda e: itemgetter(e)(grades))
This solution uses an anonymous function.
$ ./grades.py
{'A+': 0, 'A': 1, 'A-': 2, 'B+': 3, 'B': 4, 'B-': 5, 'C+': 6, 'C': 7, 'C-': 8, 'D+': 9, 'D': 10}
This is the output.
Сортировка сложных структур с использованием ключа
Это нормально работать с вещами, у которых по природе есть определенный порядок, вроде чисел или строк, но что делать с более сложными структурами? Здесь функция sorted() демонстрирует свое великолепие. Функция sorted() принимает ключ в качестве опционально названного параметра. Этот ключ должен быть, сам по себе, функцией, которая принимает один параметр, которая затем используется функцией sorted(), для определения значения в целях дальнейшей сортировки. Давайте взглянем на пример. Скажем, у нас есть класс Person с такими атрибутами как имя и возраст:
(Функция __repr__ является специальной функцией, которая используется для переопределения того, как объект будет представлен в интерпретаторе Python)
Причина, по которой я определил функцию – это выделение порядка сортировки. По умолчанию, представление определенных пользователем объектов выглядит примерно так: “<__main__.person object at>”. Если оставить все как есть, то отличать различные экземпляры в будущих примерах будет несколько затруднительно для нас.
Давайте сделаем список людей:
Сама по себе функция sorted() не знает, что делать со списком людей:
Однако, мы можем указать функции sorted(), какой атрибут сортировать, указав используемый ключ. Давайте определим это в следующем примере:
Функция ключа должна принять один аргумент и выдать значение, на котором базируется сортировка. Функция sorted() должна вызвать функцию key в каждом элементе используемой итерируемой, и использовать значение выдачи при сортировке списка.
Обратите внимание на то, что мы передаем ссылку на саму функцию, не вызывая ее и передаем ссылку к её возвращаемому значению. Это очень важный момент
Помните, sorted() будет использовать функцию key, вызывая её в каждом элементе итерируемой.
Давайте взглянем на еще один код, на этот раз определяем возраст как значение для сортировки:
Нарезка списка
В Python вы можете разрезать список, используя следующую форму:
- Первый аргумент указывает индекс, с которого начинается извлечение. Когда используется отрицательный индекс, он указывает смещение от конца списка. Если этот аргумент опущен, нарезка начинается с индекса 0.
- Второй аргумент указывает индекс, до которого следует завершить извлечение; результат не включает элемент «стоп». Когда используется отрицательный индекс, он указывает смещение от конца списка. Если этот аргумент опущен или превышает длину списка, нарезка переходит в конец списка.
- Третий аргумент является необязательным и указывает шаг нарезки. Когда аргумент «шаг» не используется, по умолчанию он равен 1. Когда используется отрицательное значение, срез принимает элементы в обратном порядке.
Результатом нарезки списка является новый список, содержащий извлеченные элементы, а исходный список не изменяется.
Все следующее является допустимым синтаксисом Python:
Ниже приведен базовый пример того, как разрезать список, начиная с элемента с индексом 1 и заканчивая элементом с индексом 4, но не включая его:
