Python 如何用一个列表的顺序去排另一个列表

列表在Python中是一种非常常见且功能丰富的数据结构，常用于存储序列化的数据。利用列表排序功能，我们可以用一个列表的顺序去排序另一个列表，这种情况下最常用的方法包括使用内置函数sorted结合参数key的方法，或者运用列表推导式和zip函数进行重新组合排序。其中，sorted函数用于排序操作，zip函数将两个列表合并，通过遍历提供排序依据。

例如，假设我们有一个值列表value_list和一个与之对应的权重列表order_list，我们想根据order_list中的顺序来调整value_list中元素的位置。这里可以通过zip函数将两个列表合并，然后使用sorted排序，以order_list为基准进行排序后，再次解压得到排序后的value_list。

一、使用排序函数（SORTED）与关键字参数（KEY）

首先，需要通过zip函数将两个列表组合成一个元组列表。之后使用sorted函数排序这个元组列表，key参数设定为排序的依据即第二个列表的值。排序完成后，我们只关心排序好的第一个列表值，所以通过列表推导式取出。

value_list = ["banana", "cherry", "apple"]
order_list = [2, 3, 1]
通过zip合并，然后排序
sorted_combined = sorted(zip(order_list, value_list), key=lambda x: x[0])
取出排序后的value_list
sorted_values = [item[1] for item in sorted_combined]

二、LIST COMPREHENSION WITH ZIP

作为替代，我们可以用列表推导式完成以上操作的所有步骤。使用一个表达式同时结合zip和排序，实现更加精炼的代码。

sorted_values = [value for (_, value) in sorted(zip(order_list, value_list))]

接下来，将详细深入地介绍使用Python排序列表的方法。

一、使用SORTED函数和ZIP

这是一种常见而且非常直接的方法。首先我们需要了解sorted函数的基本用法。这个函数可以对所有可迭代的对象进行排序操作，并返回一个新的排序列表。

实例代码

# 假设有两个列表需要排序
value_list = ['banana', 'apple', 'cherry']
order_list = [2, 1, 3]
使用zip将两个列表的相应元素打包成一个元组列表
zipped_lists = zip(order_list, value_list)
使用sorted对元组列表按照order_list进行排序
sorted_zipped_lists = sorted(zipped_lists)
使用列表推导式获取排序后的value_list
sorted_values = [element for _, element in sorted_zipped_lists]

扩展应用

在实际应用中，我们可能会遇到更复杂的数据结构或排序需求。例如，可能需要根据类的属性或字典的特定键来排序，那么key参数将变得尤为有用。通过指定key为一个函数，可以自定义排序逻辑，使其根据业务需求进行排序。

二、利用ENUMERATE和SORTED排序

当需要保留元素原始索引信息时，enumerate函数非常有用。enumerate将为每个元素生成一个包含其索引的元组，这与zip类似，提供了排序所需的额外信息。

实例代码

# 再次假设有两个列表
value_list = ['banana', 'apple', 'cherry']
order_list = [2, 1, 3]
给order_list使用enumerate包装，保持索引信息
order_list_enumerated = list(enumerate(order_list))
排序时，关键字参数key指定排序依据为列表的第二个元素
order_list_sorted = sorted(order_list_enumerated, key=lambda x: x[1])
使用排序好的索引将value_list重新排序
sorted_values = [value_list[index] for index, _ in order_list_sorted]

三、使用PANDAS DATAFRAME排序

在处理大型数据集或复杂数据结构时，可能需要使用专门的数据处理库，比如Pandas。DataFrame是Pandas中的一种数据结构，非常适合于数据排序。如果你已经在你的项目中使用了Pandas，那么用它来对列表进行排序可能是一个更好的选择。

实例代码

import pandas as pd
创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'value': value_list, 'order': order_list})
根据'order'列的值进行排序
df_sorted = df.sort_values(by='order')
提取排序后的'value'列
sorted_values = df_sorted['value'].tolist()

利用Pandas，你还可以执行更复杂的排序和数据操作，这对于数据分析和处理是一个很大的优势。

四、复杂排序逻辑的一般方法

有时候，排序逻辑可能会非常复杂，无法直接使用一个简单的键。在这种情况下，我们可以定义一个自定义的函数，或者使用Python的多级排序功能来完成任务。

实例代码

# 当排序逻辑变得复杂时，可以定义一个函数
def complex_sort_logic(item):
    # 这里可以包含复杂的逻辑
    return item[0]
使用自定义的排序逻辑来排序
sorted_values = [value for _, value in sorted(zip(order_list, value_list), key=complex_sort_logic)]