python文件排序

❶ 怎样用python将数组里的数从高到低排序

1、首先我们定义一个列表输入一串大小不一的数字。

❷ Python中对列表进行排序的方法有哪些呢

python中有两种排序方法，list内置sort()方法或者python内置的全局sorted()方法
二者区别为：
sort()方法对list排序会修改list本身,不会返回新list。sort()只能对list进行排序。
sorted()方法会返回新的list，保留原来的list。sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。

❸ python 内置排序函数使用

python内置关于排序的工具主要有两个一个是列表自带的 sort() 方法，另外一个是 sorted() 函数。Python 列表内置方法可以直接修改列表。而 sorted() 内置函数从一个可迭代对象（列表，元组等都可以）构建一个新的排序列表。其函数原型分别如下：

对列表进行默认排序

从函数原型来看，可以看到两者都具有两个可选参数，它们都必须指定为关键字参数。
key 指定带有单个参数的函数，用于从 iterable 的每个元素中提取用于比较的键 (例如 key=str.lower)。默认值为 None (直接比较元素)。 key 形参的值应该是个函数（或其他可调用对象），它接受一个参数并返回一个用于排序的键。

假设有其他类型的变量，比如一个自定义的类或者列表中又是一个列表。以官网例子为例有这样一个列表，其元素为元组，

可以用以下方式按照年龄排序

类似的有自定义类

可以用如下方式进行排序

也可以显示定义一个函数，且只有一个参数，返回用于排序的键，比如

总之就是定义一个函数返回一个用于排序的键，可以用lambda函数或者 def 定义都可以。

上面实现的简单函数实际就是实现了返回一个有序结构的第 n 的元素，或者某个类中的某个属性，因此 Python 提供了便利功能，使访问器功能更容易，更快捷。operator 模块有 itemgetter() 、 attrgetter() 函数。分别完成返回第 n 个元素，某个属性功能。上面的排序可以用如下方式进行实现

在python2中，sort有一个 cmp 参数，即用一个函数来自定义比较，在python3中这种方式被取消。为了继承类似的用法，在 Python 3.2 中， functools.cmp_to_key() 函数被添加到标准库中的 functools 模块中。
这种作用先定义如何比较两个变量，以上面的学生列表按照年龄排序为例

这种做法自定义比较函数接收两个形参，返回比较结果（bool），而新式方法接受一个参数，返回的是比较的键。

假设有字典 d = {'b':2, 'a':1,'c':8,'d':4} ，则可以通过以下方式对字典按照键和值进行排序

❹ python常见的三种列表排序算法分别是什么

排序是计算机程序设计中的一种重要操作，它的功能是将一个数据元素的任意序列，重新排列成一个关键字有序的序列。那么python列表排序算法有哪些?本文主要为大家讲述python中禅棚经常用的三种排序算法：冒泡排序、插入排序和选择排序。

1、冒泡排序

冒泡排序，Bubble

Sort，是一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢浮到数列的顶端。

2、插入排序

插戚袭差入排序，Insertion

Sort，是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，在从后向前的扫描过程中，需要把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。

3、选择高皮排序

选择排序，Selection

Sort，是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下：首先在未排序序列中找到最小、最大元素，存放到排序序列的起始位置，然后再从剩余未排序元素中继续寻找最小、最大元素。放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。

❺ python几种经典排序方法的实现

class SortMethod:
'''
插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。
插入算法把要排序的数组分成两部分：
第一部分包含了这个数组的所有元素，但将最后一个元素除外（让数组多一个空间才有插入的位置）
第二部分就只包含这一个元素（即待插入元素）。
在第一部分排序完成后，再将这个最后元素插入到已排好序的第一部分中。
'''
def insert_sort(lists):
# 插入排序
count = len(lists)
for i in range(1, count):
key = lists[i]
j = i - 1
while j >= 0:
if lists[j] > key:
lists[j + 1] = lists[j]
lists[j] = key
j -= 1
return lists
'''
希尔排序 (Shell Sort) 是插入排序的一种。也称缩小增量排序，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。该方法因 DL．Shell 于 1959 年提出而得名。
希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至 1 时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。
'''
def shell_sort(lists):
# 希尔排序
count = len(lists)
step = 2
group = count / step
while group > 0:
for i in range(0, group):
j = i + group
while j < count:
k = j - group
key = lists[j]
while k >= 0:
if lists[k] > key:
lists[k + group] = lists[k]
lists[k] = key
k -= group
j += group
group /= step
return lists
'''
冒泡排序重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
'''
def bubble_sort(lists):
# 冒泡排序
count = len(lists)
for i in range(0, count):
for j in range(i + 1, count):
if lists[i] > lists[j]:
temp = lists[j]
lists[j] = lists[i]
lists[i] = temp
return lists
'''
快速排序
通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列
'''
def quick_sort(lists, left, right):
# 快速排序
if left >= right:
return lists
key = lists[left]
low = left
high = right
while left < right:
while left < right and lists[right] >= key:
right -= 1
lists[left] = lists[right]
while left < right and lists[left] <= key:
left += 1
lists[right] = lists[left]
lists[right] = key
quick_sort(lists, low, left - 1)
quick_sort(lists, left + 1, high)
return lists
'''
直接选择排序
第 1 趟，在待排序记录 r[1] ~ r[n] 中选出最小的记录，将它与 r[1] 交换；
第 2 趟，在待排序记录 r[2] ~ r[n] 中选出最小的记录，将它与 r[2] 交换；
以此类推，第 i 趟在待排序记录 r[i] ~ r[n] 中选出最小的记录，将它与 r[i] 交换，使有序序列不断增长直到全部排序完毕。
'''
def select_sort(lists):
# 选择排序
count = len(lists)
for i in range(0, count):
min = i
for j in range(i + 1, count):
if lists[min] > lists[j]:
min = j
temp = lists[min]
lists[min] = lists[i]
lists[i] = temp
return lists
'''
堆排序 (Heapsort) 是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。
可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。堆分为大根堆和小根堆，是完全二叉树。大根堆的要求是每个节点的值都不大于其父节点的值，即 A[PARENT[i]] >= A[i]。
在数组的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因为根据大根堆的要求可知，最大的值一定在堆顶。
'''
# 调整堆
def adjust_heap(lists, i, size):
lchild = 2 * i + 1
rchild = 2 * i + 2
max = i
if i < size / 2:
if lchild < size and lists[lchild] > lists[max]:
max = lchild
if rchild < size and lists[rchild] > lists[max]:
max = rchild
if max != i:
lists[max], lists[i] = lists[i], lists[max]
adjust_heap(lists, max, size)
# 创建堆
def build_heap(lists, size):
for i in range(0, (size/2))[::-1]:
adjust_heap(lists, i, size)
# 堆排序
def heap_sort(lists):
size = len(lists)
build_heap(lists, size)
for i in range(0, size)[::-1]:
lists[0], lists[i] = lists[i], lists[0]
adjust_heap(lists, 0, i)
'''
归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法 （Divide and Conquer） 的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。
归并过程为：
比较 a[i] 和 a[j] 的大小，若 a[i]≤a[j]，则将第一个有序表中的元素 a[i] 复制到 r[k] 中，并令 i 和 k 分别加上 1；
否则将第二个有序表中的元素 a[j] 复制到 r[k] 中，并令 j 和 k 分别加上 1，如此循环下去，直到其中一个有序表取完，然后再将另一个有序表中剩余的元素复制到 r 中从下标 k 到下标 t 的单元。归并排序的算法我们通常用递归实现，先把待排序区间 [s,t] 以中点二分，接着把左边子区间排序，再把右边子区间排序，最后把左区间和右区间用一次归并操作合并成有序的区间 [s,t]。
'''
def merge(left, right):
i, j = 0, 0
result = []
while i < len(left) and j < len(right):
if left[i] <= right[j]:
result.append(left[i])
i += 1
else:
result.append(right[j])
j += 1
result += left[i:]
result += right[j:]
return result
def merge_sort(lists):
# 归并排序
if len(lists) <= 1:
return lists
num = len(lists) / 2
left = merge_sort(lists[:num])
right = merge_sort(lists[num:])
return merge(left, right)
'''
基数排序 （radix sort） 属于“分配式排序” （distribution sort），又称“桶子法” （bucket sort） 或 bin sort，顾名思义，它是透过键值的部份资讯，将要排序的元素分配至某些“桶”中，借以达到排序的作用，基数排序法是属于稳定性的排序。
其时间复杂度为 O (nlog(r)m)，其中 r 为所采取的基数，而 m 为堆数，在某些时候，基数排序法的效率高于其它的稳定性排序法。
'''
import math
def radix_sort(lists, radix=10):
k = int(math.ceil(math.log(max(lists), radix)))
bucket = [[] for i in range(radix)]
for i in range(1, k+1):
for j in lists:
bucket[j/(radix**(i-1)) % (radix**i)].append(j)
del lists[:]
for z in bucket:
lists += z
del z[:]
return lists
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作者：CRazyDOgen
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/jipang6225/article/details/79975312
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

❻ python 读取文件 给数字排序

文件这样子：

❼ python 读取csv文件，并按行数据进行排序

import csv

list=[]

with open('tttpsi.csv', encoding='utf-8') as file:

    f_csv = csv.reader(file)

    for i, rows in enumerate(f_csv):

        if i >= 1:

            # new_row = []

   埋裂瞎         row = rows[1:-1]

            # print(row)

       弯空     row.sort(reverse=True) #reverse=True 降序排序  默认是升序排序

            row_1=row[0:5] #取前五个数值，如果想全部保留，则去掉[0:5]

 源扒           # print(row_1)

            list.append(row_1)

    print(list)

with open('mescpsisort.csv', 'w', encoding='utf8', newline='') as f2:

    f_csv2 = csv.writer(f2)

    f_csv2.writerows(list)

❽ python 怎么样给文件夹排序

#encoding:utf-8
import弊型os

#设置文件夹所罩卜友在路径，我这里设置物槐哦当前路径
path='./'
#列出路径下所有的目录+文件
files=os.listdir(path)
dirs=[]

foriinfiles:
	#如果是目录，则追加到dirs列表中
	ifos.path.isdir(path+i):
		dirs.append(i)
#按照sorted规则进行排序
printsorted(dirs)

❾ Python对数据进行排序-中英文

sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last')

参数说明：

by:  可以填入字符串或者字符串组成的列表。也就是说， 如果axis=0，那么by="列名"；如果axis=1，那么by="行名"。

axis:  {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0，意思就是如果 axis=0，就按照索引排序，即纵向排序；如果axis=1，则按列排序，即横向排序。默认是axis=0 。

ascending:  输入布尔型， True是升序 ， False是降序 ，也可以可以是[True,False]，即第一个字段升序，第二个字段降序 。

inplace : 输入布尔型，是否用排序后的数据框替换现有的数据框

kind:  排序的方法，{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}，默认是使用‘quicksort’。这个参数用的比较少，大家可以试一试。

na_position :  {‘first’, ‘last’}， 缺失值的排序 ，也就说决定将缺失值放在数据的最前面还是最后面 。first是排在前面，last是排在后面，默认是用last 。

例子：

scores= pd.DataFrame([[87,56,85],[46,87,97],[34,65,86]],columns=['jack', 'rose', 'mike'])

scores

1.对‘rose’这一列进行降序排序：

df_sc=scores.sort_values(by='rose',ascending=False)

df_sc

2.对第0行进行升序排序：

scores.sort_values(by=0,axis=1,ascending=True)

3.第1行进行升序，第0行进行降序：

scores.sort_values(by=[1,0],axis=1,ascending=[True,False]

4.观察数据

data.head：

查看数据的前五行。

data.tail：

查看数据的后五行。

data.shape ：

查看矩阵或数组的维数，或者是说数据表的结构（有几行几列）。

data.info ：

查看数据的基本信息，如：数据类型、缺失值数量等。

#brand目标：中文-中英-英文

2.1 包含中文，纯英文

for i in range(0,len(file1)):

    result = re.compile(u'[\u4e00-\u9fa5]')

    contents = file1['brand'][i]

    match = result.search(contents)

    if match:

        file1.loc[i,['index1']]=0    #0为包含中文

    else:

        file1.loc[i,['index1']]=1    #1为纯英文

2.1 包含英文，纯中文

for i in range(0,len(file1)):

    file1.loc[i,['index2']]=len(re.findall('[a-zA-Z]+', file1['brand'][i]) )  #0为纯中文，1为包含英文

❿ 937. 重新排列日志文件（Python）

更多精彩内容，请关注 【力扣简单题】 。

难度：★★☆☆☆
类型：字符串

你有一个日志数组 logs。每条日志都是以空格分隔的字串。

对于每条日志，其或携第一个字为字母数字标识符。然氏团行后，要么：

标识符后面的每个字将仅由小写字母组成，或；
标识符后面的每个字将仅由数字组成。
我们将这两种日志分别称为字母日志和数字日志。保证每个日志在其标识符后面至少有一个字。

将日志重新排序，使得所有字母日志都排在数字日志之前。字母日志按内容字母顺序排序，忽略标识符；在内容相同时，按标识符排序。数字日志应该按原来的顺序排列。

返回日志的最终顺序。

提示
0 <= logs.length <= 100
3 <= logs[i].length <= 100
logs[i] 保证有一个标识符，并且标识符后面有一个字。

输入：["a1 9 2 3 1","g1 act car","zo4 4 7","ab1 off key dog","a8 act zoo"]
输出：["g1 act car","a8 act zoo","ab1 off key dog","a1 9 2 3 1","zo4 4 7"]

一则日志由歼哗两部分组成，按照第一个空格划分成标识符和内容；根据内容的第一个字符是数字还是字母，可以将日志划分为数字日志和字母日志两类。

我们借助python中sort函数的关键字完成排序，每一个日志对应一个元组，利用元组的不同位置代表不同优先级，排序优先级为：

由于只有字母日志内部需要排序，因此数字日志对应的元素也可以设置为空。

我们构建函数，输入一条日志，输出相应的元组。

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