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Python clasifica tuple por diferentes criterios

Tengo una lista a = [(1,’a’), (1,’b’), (2,’c’)] , y quiero obtener esta lista: [(2,’c’), (1,’a’), (1,’b’)] Si hago esto: sorted(a, reverse=True) Solo puedo conseguir: [(2,’c’), (1,’b’), (1,’a’)] ¿Cómo puedo obtener la lista que quiero?

¿Cómo ordenar las listas anidadas en listas separadas con valores únicos en python?

Tengo dos variables: unique_val = [1,2,3] nested_list = [[‘name1’,1],[‘name2’,1],[‘name3’,3],[‘name4’,2],[‘name5’,2],[‘name6’,3]] Básicamente quiero listas separadas de los nombres en cada valor único. Luché para armar un conjunto de bucles nesteds en vano. Idealmente la salida sería algo como esto: list_1 = [‘name1′,’name2’] list_2 = [‘name4′,’name5’] list_3 = [‘name3′,name6’]

Ordenar una lista de tuplas en función de dos elementos

Posible duplicado: Python: cómo ordenar una lista compleja en dos claves diferentes Tengo una lista de tuplas. Quiero ordenarlos según dos elementos. Aquí está el siguiente ejemplo unsorted = [(‘a’, 4, 2), (‘a’, 4, 3), (‘a’, 7, 2), (‘a’, 7, 3), (‘b’, 4, 2), (‘b’, 4, 3), (‘b’, 7, 2), (‘b’, 7, 3)] sorted = […]

¿Cómo ordenar el dataframe de pandas usando valores de varias columnas?

Tengo el siguiente dataframe: df = pandas.DataFrame([{‘c1′:3,’c2’:10},{‘c1’:2, ‘c2’:30},{‘c1′:1,’c2’:20},{‘c1′:2,’c2’:15},{‘c1′:2,’c2’:100}]) O, en forma legible para humanos: c1 c2 0 3 10 1 2 30 2 1 20 3 2 15 4 2 100 El siguiente comando de clasificación funciona como se espera: df.sort([‘c1′,’c2’], ascending=False) Salida: c1 c2 0 3 10 4 2 100 1 2 30 3 […]

Python, ordena el dataframe descendente con pandas

Estoy tratando de ordenar un dataframe descendiendo. Puse ‘Falso’ en el argumento ascendente, pero mi orden sigue ascendiendo. Mi código es: from pandas import DataFrame import pandas as pd d = {‘one’:[2,3,1,4,5], ‘two’:[5,4,3,2,1], ‘letter’:[‘a’,’a’,’b’,’b’,’c’]} df = DataFrame(d) test = df.sort([‘one’], ascending=[False]) pero la salida es letter one two 2 b 1 3 0 a 2 […]

Ordene el diccionario nested por valor y el rest por otro valor, en Python

Considere este formato de diccionario. {‘KEY1’:{‘name’:’google’,’date’:20100701,’downloads’:0}, ‘KEY2’:{‘name’:’chrome’,’date’:20071010,’downloads’:0}, ‘KEY3’:{‘name’:’python’,’date’:20100710,’downloads’:100}} Me gustaría que el diccionario se clasificara por descargas primero, y luego todos los elementos sin descargas ordenados por fecha. Obviamente, un diccionario no se puede ordenar, solo necesito una lista ordenada de claves que puedo repetir. [‘KEY3′,’KEY1′,’KEY2’] Ya puedo ordenar la lista por cualquier valor usando […]

Cómo ordenar un índice de pandas alfanumérico descendente.

Tengo un dataframe de pandas que se parece a: df = DataFrame({‘id’:[‘a132′,’a132′,’b5789′,’b5789′,’c1112′,’c1112’], ‘value’:[0,0,0,0,0,0,]}) df = df.groupby(‘id’).sum() value id a132 0 b5789 0 c1112 0 Me gustaría ordenarlo para que se vea como: value id b5789 0 c1112 0 a132 0 que está mirando el número (aunque cadena) y clasificando como descendente

pandas groupby ordenar dentro de los grupos

Quiero agrupar mi dataframe en dos columnas y luego ordenar los resultados agregados dentro de los grupos. In [167]: df Out[167]: count job source 0 2 sales A 1 4 sales B 2 6 sales C 3 3 sales D 4 7 sales E 5 5 market A 6 3 market B 7 2 market […]

Clasificando naturalmente Pandas DataFrame

Tengo un DataFrame de pandas con índices que quiero ordenar de forma natural. Natsort no parece funcionar. Ordenar los índices antes de construir el DataFrame no parece ayudar porque las manipulaciones que hago con el DataFrame parecen desordenar la clasificación en el proceso. ¿Alguna idea sobre cómo puedo recurrir a los índices de forma natural? […]

¿Cómo puedo obtener un comportamiento de clasificación similar a 2.x en Python 3.x?

Estoy intentando replicar (y, si es posible, mejorar) el comportamiento de clasificación de Python 2.x en 3.x, de modo que los tipos mutuamente ordenados como int , float , etc. se ordenen como se espera, y los tipos mutuamente no ordenados se agrupan dentro de la salida. Aquí hay un ejemplo de lo que estoy […]