Python字典人员数据分组排序：同年龄按姓名排序，单年龄降序

问题 #

现有一个人员字典（键为姓名，值为年龄），需要完成以下需求：

1. 拆分出两类人员数据：年龄重复的人员、年龄唯一的人员
2. 对两类数据分别排序：
   • 年龄重复的人员按姓名字母顺序排序
   • 年龄唯一的人员按年龄降序排序
3. 最终返回这两个排序后的结果

当前编写的代码未满足需求，代码如下：

people = {'Steve' : 20 , 'David': 21 , 'Andrew' : 19 , 'Bruce': 22 ,'James' : 20 , 'Dave': 26 ,'Smith' : 19}
print('Sorted People in Alphabetical Order: ', dict(sorted(people.items())))
print('Sorted People in Numerical Order: ',dict(sorted(people.items(), key=lambda item: item[1])))

期望输出（注：原输出用集合不合理，集合是无序结构，改用列表展示有序结果）：

Sorted Same Age People in Alphabetical Order: [(Andrew,19), (Smith, 19), (James,20), (Steve, 20)]
Sorted Different Ages by Age: [(Dave,26), (Bruce,22), (David,21)]

解决思路与代码 #

步骤分解 #

• 统计年龄出现次数：先遍历字典，统计每个年龄对应的人数，以此区分重复年龄和唯一年龄。
• 拆分人员分组：根据统计结果，将人员分别归入「年龄重复组」和「年龄唯一组」。
• 针对性排序：对两组数据分别应用不同的排序规则。

完整代码 #

people = {'Steve': 20, 'David': 21, 'Andrew': 19, 'Bruce': 22, 'James': 20, 'Dave': 26, 'Smith': 19}

# 统计每个年龄的出现次数
age_counts = {}
for name, age in people.items():
    age_counts[age] = age_counts.get(age, 0) + 1

# 拆分两组数据
same_age_group = []
unique_age_group = []
for name, age in people.items():
    if age_counts[age] > 1:
        same_age_group.append((name, age))
    else:
        unique_age_group.append((name, age))

# 分别排序：重复年龄组按姓名排序，唯一年龄组按年龄降序排序
same_age_sorted = sorted(same_age_group, key=lambda x: x[0])
unique_age_sorted = sorted(unique_age_group, key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出结果
print('Sorted Same Age People in Alphabetical Order: ', same_age_sorted)
print('Sorted Different Ages by Age: ', unique_age_sorted)

代码说明 #

• age_counts 字典记录每个年龄的出现频次，比如19和20各出现2次，其余年龄各出现1次。
• 拆分时通过age_counts[age] > 1判断当前人员属于哪一组。
• 排序逻辑：
  • 重复年龄组用x[0]（姓名）作为排序键，实现字母顺序排序；
  • 唯一年龄组用x[1]（年龄）作为排序键，配合reverse=True实现降序排列。

运行结果 #

Sorted Same Age People in Alphabetical Order:  [('Andrew', 19), ('James', 20), ('Smith', 19), ('Steve', 20)]
Sorted Different Ages by Age:  [('Dave', 26), ('Bruce', 22), ('David', 21)]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Daniel