辞書のリストを辞書の値でソートするにはどうすればよいですか？

辞書のリストがあり、各項目を特定のプロパティ値で並べ替えたい。

以下の配列を考慮して、

[{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]

で並べ替えるとname、次のようになります

[{'name':'Bart', 'age':10}, {'name':'Homer', 'age':39}]

cmpの代わりにキーを使用すると、見た目がきれいになる場合があります。

newlist = sorted(list_to_be_sorted, key=lambda k: k['name']) 

またはJFSebastianらが示唆したように、

from operator import itemgetter
newlist = sorted(list_to_be_sorted, key=itemgetter('name')) 

完全を期すために（fitzgeraldsteeleのコメントで指摘されているように）、reverse=True降順で並べ替えて追加します

newlist = sorted(l, key=itemgetter('name'), reverse=True)

import operator

辞書のリストをkey = 'name'でソートするには：

list_of_dicts.sort(key=operator.itemgetter('name'))

辞書のリストをkey = 'age'でソートするには：

list_of_dicts.sort(key=operator.itemgetter('age'))

my_list = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]

my_list.sort(lambda x,y : cmp(x['name'], y['name']))

my_list 今あなたが望むものになります。

（3年後）追加するように編集：

新しいkey引数は、より効率的で簡潔です。より良い答えは次のようになります：

my_list = sorted(my_list, key=lambda k: k['name'])

...ラムダはIMOよりも理解しやすいですoperator.itemgetterが、YMMVです。

複数のキーでリストを並べ替える場合は、次の操作を実行できます。

my_list = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Milhouse', 'age':10}, {'name':'Bart', 'age':10} ]
sortedlist = sorted(my_list , key=lambda elem: "%02d %s" % (elem['age'], elem['name']))

比較のために値を単一の文字列表現に変換することに依存しているため、かなりハックですが、負の数を含む数値に対しては期待どおりに機能します（数値を使用している場合は、ゼロのパディングで文字列を適切にフォーマットする必要があります）

import operator
a_list_of_dicts.sort(key=operator.itemgetter('name'))

'key'は任意の値でソートするために使用され、 'itemgetter'はその値を各項目の 'name'属性に設定します。

a = [{'name':'Homer', 'age':39}, ...]

# This changes the list a
a.sort(key=lambda k : k['name'])

# This returns a new list (a is not modified)
sorted(a, key=lambda k : k['name']) 

私はあなたが意味したと思います：

[{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]

これは次のようにソートされます：

sorted(l,cmp=lambda x,y: cmp(x['name'],y['name']))

カスタム比較関数を使用するか、カスタムソートキーを計算する関数を渡すことができます。キーはアイテムごとに1回だけ計算されるため、通常はより効率的ですが、比較関数はさらに何度も呼び出されます。

あなたはこのようにそれを行うことができます：

def mykey(adict): return adict['name']
x = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age':10}]
sorted(x, key=mykey)

ただし、標準ライブラリには、任意のオブジェクトの項目を取得するための汎用ルーチンが含まれていますitemgetter。代わりにこれを試してください：

from operator import itemgetter
x = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age':10}]
sorted(x, key=itemgetter('name'))

Perlからのシュワルツ変換を使用して、

py = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]

行う

sort_on = "name"
decorated = [(dict_[sort_on], dict_) for dict_ in py]
decorated.sort()
result = [dict_ for (key, dict_) in decorated]

与える

>>> result
[{'age': 10, 'name': 'Bart'}, {'age': 39, 'name': 'Homer'}]

Perl Schwartzian変換の詳細

コンピュータサイエンスでは、シュワルツ変換は、アイテムのリストをソートする効率を向上させるために使用されるPerlプログラミングイディオムです。このイディオムは、順序付けが実際に要素の特定のプロパティ（キー）の順序に基づいている場合の比較ベースの並べ替えに適しています。そのプロパティの計算は、最小限の回数で実行する必要がある集中的な操作です。シュワルツ変換は、名前付きの一時配列を使用しないという点で注目に値します。

辞書を名前キーの値で比較する独自の比較関数を実装する必要があります。PythonInfo WikiからのミニHOW TOの並べ替えを参照してください

時々私達lower()は例えば使用する必要があります

lists = [{'name':'Homer', 'age':39},
  {'name':'Bart', 'age':10},
  {'name':'abby', 'age':9}]

lists = sorted(lists, key=lambda k: k['name'])
print(lists)
# [{'name':'Bart', 'age':10}, {'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'abby', 'age':9}]

lists = sorted(lists, key=lambda k: k['name'].lower())
print(lists)
# [ {'name':'abby', 'age':9}, {'name':'Bart', 'age':10}, {'name':'Homer', 'age':39}]

これが代替の一般的な解決策です-dictの要素をキーと値でソートします。その利点-キーを指定する必要がなく、一部の辞書で一部のキーが欠落している場合でも機能します。

def sort_key_func(item):
    """ helper function used to sort list of dicts

    :param item: dict
    :return: sorted list of tuples (k, v)
    """
    pairs = []
    for k, v in item.items():
        pairs.append((k, v))
    return sorted(pairs)
sorted(A, key=sort_key_func)

pandasパッケージの使用は別の方法ですが、大規模な実行時間は、他の人が提案した従来の方法よりもはるかに遅くなります。

import pandas as pd

listOfDicts = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}]
df = pd.DataFrame(listOfDicts)
df = df.sort_values('name')
sorted_listOfDicts = df.T.to_dict().values()

以下は、dictsの小さなリストと大きな（100k +）リストのベンチマーク値です。

setup_large = "listOfDicts = [];\
[listOfDicts.extend(({'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10})) for _ in range(50000)];\
from operator import itemgetter;import pandas as pd;\
df = pd.DataFrame(listOfDicts);"

setup_small = "listOfDicts = [];\
listOfDicts.extend(({'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}));\
from operator import itemgetter;import pandas as pd;\
df = pd.DataFrame(listOfDicts);"

method1 = "newlist = sorted(listOfDicts, key=lambda k: k['name'])"
method2 = "newlist = sorted(listOfDicts, key=itemgetter('name')) "
method3 = "df = df.sort_values('name');\
sorted_listOfDicts = df.T.to_dict().values()"

import timeit
t = timeit.Timer(method1, setup_small)
print('Small Method LC: ' + str(t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method2, setup_small)
print('Small Method LC2: ' + str(t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method3, setup_small)
print('Small Method Pandas: ' + str(t.timeit(100)))

t = timeit.Timer(method1, setup_large)
print('Large Method LC: ' + str(t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method2, setup_large)
print('Large Method LC2: ' + str(t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method3, setup_large)
print('Large Method Pandas: ' + str(t.timeit(1)))

#Small Method LC: 0.000163078308105
#Small Method LC2: 0.000134944915771
#Small Method Pandas: 0.0712950229645
#Large Method LC: 0.0321750640869
#Large Method LC2: 0.0206089019775
#Large Method Pandas: 5.81405615807

のオリジナルlistが必要ない場合は、カスタムキー関数を使用する方法dictionariesでインプレースで変更できsort()ます。

主な機能：

def get_name(d):
    """ Return the value of a key in a dictionary. """

    return d["name"]

listソートします：

data_one = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age': 10}]

インプレースで並べ替え：

data_one.sort(key=get_name)

元のが必要な場合は、とキー関数を渡して関数をlist呼び出し、返されたソートを新しい変数に割り当てます。sorted()listlist

data_two = [{'name': 'Homer', 'age': 39}, {'name': 'Bart', 'age': 10}]
new_data = sorted(data_two, key=get_name)

印刷data_oneとnew_data。

>>> print(data_one)
[{'name': 'Bart', 'age': 10}, {'name': 'Homer', 'age': 39}]
>>> print(new_data)
[{'name': 'Bart', 'age': 10}, {'name': 'Homer', 'age': 39}]

D以下の要素を持つ辞書があるとします。ソートするには、次のようにカスタム関数を渡すためにソート済みのキー引数を使用します。

D = {'eggs': 3, 'ham': 1, 'spam': 2}
def get_count(tuple):
    return tuple[1]

sorted(D.items(), key = get_count, reverse=True)
# or
sorted(D.items(), key = lambda x: x[1], reverse=True)  # avoiding get_count function call

これをチェックしてください。

私はラムダ付きフィルターの大ファンでしたが、時間の複雑さを考えると、それは最善の選択肢ではありません

最初のオプション

sorted_list = sorted(list_to_sort, key= lambda x: x['name'])
# returns list of values

2番目のオプション

list_to_sort.sort(key=operator.itemgetter('name'))
#edits the list, does not return a new list

実行時間の高速比較

# First option
python3.6 -m timeit -s "list_to_sort = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}, {'name':'Faaa', 'age':57}, {'name':'Errr', 'age':20}]" -s "sorted_l=[]" "sorted_l = sorted(list_to_sort, key=lambda e: e['name'])"

1000000ループ、ベスト3：ループあたり0.736 usec

# Second option 
python3.6 -m timeit -s "list_to_sort = [{'name':'Homer', 'age':39}, {'name':'Bart', 'age':10}, {'name':'Faaa', 'age':57}, {'name':'Errr', 'age':20}]" -s "sorted_l=[]" -s "import operator" "list_to_sort.sort(key=operator.itemgetter('name'))"

1000000ループ、最高3：ループあたり0.438 usec

パフォーマンスが気になる場合operator.itemgetterはlambda、組み込み関数が手作りの関数よりも高速に実行されるので、代わりに使用します。itemgetter関数は、約20％よりも速く実行するように思えるlambda私のテストに基づきます。

https://wiki.python.org/moin/PythonSpeedから：

同様に、組み込み関数は、手動で作成した同等の関数よりも高速に実行されます。たとえば、map（operator.add、v1、v2）はmap（lambda x、y：x + y、v1、v2）より高速です。

これは、lambdavs を使用したソート速度の比較ですitemgetter。

import random
import operator

# create a list of 100 dicts with random 8-letter names and random ages from 0 to 100.
l = [{'name': ''.join(random.choices(string.ascii_lowercase, k=8)), 'age': random.randint(0, 100)} for i in range(100)]

# Test the performance with a lambda function sorting on name
%timeit sorted(l, key=lambda x: x['name'])
13 µs ± 388 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

# Test the performance with itemgetter sorting on name
%timeit sorted(l, key=operator.itemgetter('name'))
10.7 µs ± 38.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

# Check that each technique produces same sort order
sorted(l, key=lambda x: x['name']) == sorted(l, key=operator.itemgetter('name'))
True

どちらの手法もリストを同じ順序でソートします（コードブロックの最後のステートメントの実行によって検証されます）が、少し高速です。

次のコードを使用できます

sorted_dct = sorted(dct_name.items(), key = lambda x : x[1])