如何对嵌套列表先按年份排序再按文本月份二次排序？

我需要对嵌套列表先按年份排序，再按文本格式的月份排序，目前已经实现按年份排序，但二次排序月份时遇到困难。已创建月份映射字典和列表，现有代码及当前输出如下：

from operator import itemgetter

import pandas as pd

month_list = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
months = {
    'Jan': 0,
    'Feb': 1,
    'Mar': 2,
    'Apr': 3,
    'May': 4,
    'Jun': 5,
    'Jul': 6,
    'Aug': 7,
    'Sep': 8,
    'Oct': 9,
    'Nov': 10,
    'Dec': 11,
}
data = [['Sep', '2024', 112], ['Dec', '2022', 79], ['Apr', '2023', 114], ['Aug', '2024', 194], ['May', '2022', 140], ['Jan', '2023', 222]]

half_sorted = sorted(data, key=itemgetter(1))
input(half_sorted)

当前输出：

[['Dec', '2022', 79], ['May', '2022', 140], ['Apr', '2023', 114], ['Jan', '2023', 222], ['Sep', '2024', 112], ['Aug', '2024', 194]]

解决方案 #

方法1：用Python内置sorted实现多条件排序 #

直接修改排序的key参数，让它返回一个包含年份（转整数）+月份映射值的元组。sorted会先按元组第一个元素排序，元素相同的再按第二个排序，刚好满足需求：

from operator import itemgetter

month_list = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
months = {
    'Jan': 0,
    'Feb': 1,
    'Mar': 2,
    'Apr': 3,
    'May': 4,
    'Jun': 5,
    'Jul': 6,
    'Aug': 7,
    'Sep': 8,
    'Oct': 9,
    'Nov': 10,
    'Dec': 11,
}
data = [['Sep', '2024', 112], ['Dec', '2022', 79], ['Apr', '2023', 114], ['Aug', '2024', 194], ['May', '2022', 140], ['Jan', '2023', 222]]

# 多条件排序：先按年份（转整数避免字符串排序bug），再按月份映射值
full_sorted = sorted(data, key=lambda x: (int(x[1]), months[x[0]]))
print(full_sorted)

输出结果：

[['May', '2022', 140], ['Dec', '2022', 79], ['Jan', '2023', 222], ['Apr', '2023', 114], ['Aug', '2024', 194], ['Sep', '2024', 112]]

方法2：用Pandas排序（适合大数据量） #

既然已经导入了pandas，转成DataFrame处理更直观，还能避免手动维护映射字典：

import pandas as pd

month_list = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
data = [['Sep', '2024', 112], ['Dec', '2022', 79], ['Apr', '2023', 114], ['Aug', '2024', 194], ['May', '2022', 140], ['Jan', '2023', 222]]

# 转成DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['Month', 'Year', 'Value'])
# 将月份设为有序分类，指定自定义排序顺序
df['Month'] = pd.Categorical(df['Month'], categories=month_list, ordered=True)
# 先按Year排序，再按Month排序
sorted_df = df.sort_values(by=['Year', 'Month'])
# 转回嵌套列表
full_sorted = sorted_df.values.tolist()
print(full_sorted)

输出结果和方法1完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lee Donovan