如何按Date字段排序Python字典并保持数据关联与日期格式？

要实现按Date字段排序且其他字段索引同步，核心是先把整行数据打包排序，再重组字典，同时可以轻松保留带斜杠的原始日期格式。以下是具体步骤和代码：

步骤1：打包行数据并处理日期排序键 #

首先将字典中各列的对应数据打包成“行”，同时把日期字符串转成datetime对象（用于排序比较），并保留原始带斜杠的日期字符串：

import datetime

dummy_data = {
    "Date":["01/24/2029","10/28/2027", "01/24/2024","03/24/2024"],
    "Company Name":["Mcdonalds", "Burger King", "KFC","Popeyes"],
    "File_name_location":["C/Documents/Files/invoice1.pdf", "C/Documents/Files/invoice2.pdf","C/Documents/Files/invoice3.pdf", "C/Documents/Files/invoice4.pdf"],
}

# 打包所有行数据：(原始日期字符串, 公司名, 文件路径)
rows = list(zip(dummy_data["Date"], dummy_data["Company Name"], dummy_data["File_name_location"]))

# 生成带排序用日期对象的行数据：(日期对象, 原始日期字符串, 公司名, 文件路径)
processed_rows = []
for date_str, company, file_path in rows:
    date_obj = datetime.datetime.strptime(date_str, "%m/%d/%Y").date()
    processed_rows.append((date_obj, date_str, company, file_path))

步骤2：按日期排序行数据 #

用sorted()函数按日期对象从小到大排序（若要从大到小，加reverse=True参数）：

# 按日期升序排序
sorted_rows = sorted(processed_rows, key=lambda x: x[0])

步骤3：重组排序后的字典 #

把排序后的行数据拆回原来的字典结构，这里直接使用原始带斜杠的日期字符串：

sorted_data = {
    "Date": [row[1] for row in sorted_rows],
    "Company Name": [row[2] for row in sorted_rows],
    "File_name_location": [row[3] for row in sorted_rows]
}

结果验证 #

打印sorted_data会得到：

{
    "Date": ["01/24/2024", "03/24/2024", "10/28/2027", "01/24/2029"],
    "Company Name": ["KFC", "Popeyes", "Burger King", "Mcdonalds"],
    "File_name_location": ["C/Documents/Files/invoice3.pdf", "C/Documents/Files/invoice4.pdf", "C/Documents/Files/invoice2.pdf", "C/Documents/Files/invoice1.pdf"]
}

补充说明 #

• 你之前的代码sorted(dummy_data["Date"])只单独排序了日期列表，没有关联其他字段，所以无法同步索引，必须打包整行数据排序。
• Python 3.7+的普通字典已经默认保持插入顺序，无需使用OrderedDict。
• 如果不需要保留原始日期格式，也可以直接用datetime对象作为Date字段的值，只需把重组字典时的row[1]换成row[0]即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者A Beautiful Trend