如何按给定索引处的元素对列表/元组的列表/元组进行排序？

sorted_by_second = sorted(data, key=lambda tup: tup[1])

或者：

data.sort(key=lambda tup: tup[1])  # sorts in place

默认排序模式是升序。要按降序排序，请使用选项 reverse=True：

sorted_by_second = sorted(data, key=lambda tup: tup[1], reverse=True)

或者：

data.sort(key=lambda tup: tup[1], reverse=True)  # sorts in place

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from operator import itemgetter
data.sort(key=itemgetter(1))

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对于按多个标准排序，例如按元组中的第二个和第三个元素，让

data = [(1,2,3),(1,2,1),(1,1,4)]

因此定义一个 lambda，它返回一个描述优先级的元组，例如

sorted(data, key=lambda tup: (tup[1],tup[2]) )
[(1, 1, 4), (1, 2, 1), (1, 2, 3)]

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如果您想将数组从高到低排序，我只想添加到斯蒂芬的答案中，除了上面的评论之外的另一种方法就是将其添加到该行：

reverse = True

结果如下：

data.sort(key=lambda tup: tup[1], reverse=True)

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Stephen's answer 是我会使用的。为了完整起见，这里是带有列表推导的 DSU（装饰-排序-不装饰）模式：

decorated = [(tup[1], tup) for tup in data]
decorated.sort()
undecorated = [tup for second, tup in decorated]

或者，更简洁：

[b for a,b in sorted((tup[1], tup) for tup in data)]

如 Python Sorting HowTo 中所述，自 Python 2.4 以来，当关键函数可用时，这已经是不必要的了。

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为了对元组 (<word>, <count>) 的列表进行排序，count 按降序排列，word 按字母顺序排列：

data = [
('betty', 1),
('bought', 1),
('a', 1),
('bit', 1),
('of', 1),
('butter', 2),
('but', 1),
('the', 1),
('was', 1),
('bitter', 1)]

我使用这种方法：

sorted(data, key=lambda tup:(-tup[1], tup[0]))

它给了我结果：

[('butter', 2),
('a', 1),
('betty', 1),
('bit', 1),
('bitter', 1),
('bought', 1),
('but', 1),
('of', 1),
('the', 1),
('was', 1)]

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没有 lambda：

def sec_elem(s):
    return s[1]

sorted(data, key=sec_elem)

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itemgetter() 比 lambda tup: tup[1] 稍快一些，但增幅相对较小（大约 10% 到 25%）。

（IPython 会话）

>>> from operator import itemgetter
>>> from numpy.random import randint
>>> values = randint(0, 9, 30000).reshape((10000,3))
>>> tpls = [tuple(values[i,:]) for i in range(len(values))]

>>> tpls[:5]    # display sample from list
[(1, 0, 0), 
 (8, 5, 5), 
 (5, 4, 0), 
 (5, 7, 7), 
 (4, 2, 1)]

>>> sorted(tpls[:5], key=itemgetter(1))    # example sort
[(1, 0, 0), 
 (4, 2, 1), 
 (5, 4, 0), 
 (8, 5, 5), 
 (5, 7, 7)]

>>> %timeit sorted(tpls, key=itemgetter(1))
100 loops, best of 3: 4.89 ms per loop

>>> %timeit sorted(tpls, key=lambda tup: tup[1])
100 loops, best of 3: 6.39 ms per loop

>>> %timeit sorted(tpls, key=(itemgetter(1,0)))
100 loops, best of 3: 16.1 ms per loop

>>> %timeit sorted(tpls, key=lambda tup: (tup[1], tup[0]))
100 loops, best of 3: 17.1 ms per loop

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@Stephen 的回答很中肯！这是一个更好的可视化示例，

为准备好的球员一号球迷大喊！ =)

>>> gunters = [('2044-04-05', 'parzival'), ('2044-04-07', 'aech'), ('2044-04-06', 'art3mis')]
>>> gunters.sort(key=lambda tup: tup[0])
>>> print gunters
[('2044-04-05', 'parzival'), ('2044-04-06', 'art3mis'), ('2044-04-07', 'aech')]

key 是一个函数，将被调用以转换集合的项目以进行比较。类似于 Java 中的 compareTo 方法。

传递给 key 的参数必须是可调用的。在这里，lambda 的使用创建了一个匿名函数（它是一个可调用函数）。
lambda 的语法是单词 lambda 后跟一个可迭代的名称，然后是一个代码块。

在下面的示例中，我们正在对包含特定事件和演员姓名的信息 abt 时间的元组列表进行排序。

我们按事件发生的时间对这个列表进行排序——这是元组的第 0 个元素。

注意 - s.sort([cmp[, key[, reverse]]]) 对 s 的项目进行就地排序

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我在我的代码中使用它：

#To sort the list based on each element's second integer (elem[1])
sorted(d2, key=lambda elem: elem[1])

根据您要对其进行排序的元素，您可以将其放入

(elem[*insert the index of the element you are sorting it by*])

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对元组进行排序非常简单：

tuple(sorted(t))

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