Pythonのリスト（list）をソートする方法（sortメソッド、sorted関数）の基本について解説します。また、key引数でキーを指定してソートする方法についても説明します。
Pythonのリスト（list）をソートする
Pythonでは、リストをソートするためにsortメソッドとsorted関数が用意されており、簡単に並べ替えを行うことができます。
それぞれの違いは「リストそのものをソートする」か「ソートしたリストを返却するか」です。以下のポイントを押さえておきましょう。
- sortメソッド：リスト（list）自体をソートする
- sorted関数：ソートしたリスト（list）を返却する
本記事では、まず基本的なsortメソッド、sorted関数の使い方を説明します。また、sortメソッドやsorted関数でkey引数を指定してソートする応用例としてlambda関数を使用した方法とoperatorモジュールのitemgetter、attrgetterを使用した方法についても紹介します。
sortメソッド、sorted関数の基本的な使い方
リスト（list）を昇順に並べ替える方法
sortメソッドを使用する場合
sortメソッドを使用する場合は、以下の例のように使用します。
# リストのデータそのものをソートする。（sortメソッド）
data = [15, 5, 20, 1, 10, 25]
data.sort()
print(f"data: {data}")
【実行結果】 data: [1, 5, 10, 15, 20, 25]
上記例を見ると、元のリスト自体が並べ替えられていることが分かります。並べ替え対象のデータを直接並べ替えたいときにはsortメソッドを使いましょう。
sorted関数を使用する場合
sorted関数を使用する場合は、以下のように使用します。
# リストを昇順に並べ替えたリストを返却する。（sorted関数）
data = [15, 5, 20, 1, 10, 25]
sorted_data = sorted(data)
print(f"data: {data}")
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
【実行結果】 data: [15, 5, 20, 1, 10, 25] sorted_data: [1, 5, 10, 15, 20, 25]
上記例を見ると、元のリストは変更されていません。もともとのデータは残したまま、並べ替えたデータを用意したいときにはsorted関数を使いましょう。
リスト（list）を降順に並べ替える方法
sortメソッドを使用する場合
リストを降順に並べ替える際には、以下のようにsortメソッドのreverseオプションにTrueを設定します。
# リストのデータそのものを降順でソートする。（sortメソッド、reverse）
data = [15, 5, 20, 1, 10, 25]
data.sort(reverse=True)
print(f"data: {data}")
【実行結果】 data: [25, 20, 15, 10, 5, 1]
結果を見ると降順でソートができていることが分かるかと思います。
sorted関数を使用する場合
sorted関数もsortメソッド同様で、以下のようにreverseオプションにTrueを設定することで、降順での並べ替えることができます。
# リストを降順に並べ替えたリストを返却する。（sorted、reverse）
data = [15, 5, 20, 1, 10, 25]
sorted_data = sorted(data, reverse=True)
print(f"data: {data}")
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
【実行結果】 data: [15, 5, 20, 1, 10, 25] sorted_data: [25, 20, 15, 10, 5, 1]
結果を見ると降順でソートができていることが分かるかと思います。
keyを指定してリストをソートする
上記では非常にシンプルなソート例を見てきました。Pythonのリストでは、リストのリストや辞書のリスト、クラスオブジェクトのリスト等も作れます。このような場合には、特定キーを指定してソートが必要になるケースが多いです。
sortメソッドやsortedメソッドにはkey引数があり、この引数を指定することで特定キーとして指定した値を基準にデータをソートすることができます。以降では、よく使用されるlambda関数を使った指定方法とoperatorモジュールの関数であるitemgetterやattrgetterを使用した方法を解説していきます。
lambda関数を用いたkeyの指定方法
sortメソッドやsort関数でkey引数を指定する場合には、lambda関数でキーの情報を指定する方法が一般的に利用されます。以降で、sortメソッド、sort関数それぞれで簡単な例を使って紹介していきます。なお、lambda関数については「ラムダ（lambda）関数：無名関数の使い方」でまとめていますので興味があれば参考にしてください。
sortメソッドを使用する場合
リストのリストデータ
sortメソッドのkey引数指定方法をリストのリストデータを対象に使用例をみてみましょう。以下の例は、ID、名前、値を持っているリストを複数持っているようなリストです。このデータを各列(属性)の値を基準にソートしてみましょう。
data = [
["ID002", "john", 70],
["ID001", "mike", 20],
["ID005", "jane", 1],
["ID004", "aiko", 50],
["ID003", "taro", 5],
]
# ===== keyを指定してソートする (sortメソッド)
# 0列目でソートする場合
data.sort(key=lambda d: d[0])
print(f"data: {data}")
# 1列目でソートする場合
data.sort(key=lambda d: d[1])
print(f"data: {data}")
# 2列目でソートする場合
data.sort(key=lambda d: d[2])
print(f"data: {data}")
【実行結果】 data: [['ID001', 'mike', 20], ['ID002', 'john', 70], ['ID003', 'taro', 5], ['ID004', 'aiko', 50], ['ID005', 'jane', 1]] data: [['ID004', 'aiko', 50], ['ID005', 'jane', 1], ['ID002', 'john', 70], ['ID001', 'mike', 20], ['ID003', 'taro', 5]] data: [['ID005', 'jane', 1], ['ID003', 'taro', 5], ['ID001', 'mike', 20], ['ID004', 'aiko', 50], ['ID002', 'john', 70]]
リストに含まれる各リストのどの列をキーにするかはlambda関数で指定します。
例えば、「lambda d: d[0]」という関数は、引数dを受け取ってdの0番目を返却する関数です。この処理をするlambda関数をkey引数に渡してあげることで、sortメソッド内部では対象データリストをlambda関数を通した返却値を参考にソートをしてくれるわけです。
実行結果を見ると指定した列番号の値でリストがソートされていることが分かるかと思います。
辞書のリストデータ
辞書のリストでも考え方は同じです。以下の例で見てみましょう。
data = [
{"id": "ID002", "name": "john", "value": 70},
{"id": "ID001", "name": "mike", "value": 20},
{"id": "ID005", "name": "jane", "value": 1},
{"id": "ID004", "name": "aiko", "value": 50},
{"id": "ID003", "name": "taro", "value": 5},
]
# ===== keyを指定してソートする (sortメソッド)
# idでソートする場合
data.sort(key=lambda d: d["id"])
print(f"data: {data}")
# nameでソートする場合
data.sort(key=lambda d: d["name"])
print(f"data: {data}")
# valueでソートする場合
data.sort(key=lambda d: d["value"])
print(f"data: {data}")
【実行結果】
data: [{'id': 'ID001', 'name': 'mike', 'value': 20}, {'id': 'ID002', 'name': 'john', 'value': 70}, {'id': 'ID003', 'name': 'taro', 'value': 5}, {'id': 'ID004', 'name': 'aiko', 'value': 50}, {'id': 'ID005', 'name': 'jane', 'value': 1}]
data: [{'id': 'ID004', 'name': 'aiko', 'value': 50}, {'id': 'ID005', 'name': 'jane', 'value': 1}, {'id': 'ID002', 'name': 'john', 'value': 70}, {'id': 'ID001', 'name': 'mike', 'value': 20}, {'id': 'ID003', 'name': 'taro', 'value': 5}]
data: [{'id': 'ID005', 'name': 'jane', 'value': 1}, {'id': 'ID003', 'name':
'taro', 'value': 5}, {'id': 'ID001', 'name': 'mike', 'value': 20}, {'id': 'ID004', 'name': 'aiko', 'value': 50}, {'id': 'ID002', 'name': 'john', 'value': 70}]
辞書のリスト場合は「lambda d: d["id"]」のように辞書のキーに対応する値を返すようなlambda関数を指定します。
クラスオブジェクトのリストデータ
クラスのオブジェクトのリストデータの場合には、オブジェクトの属性を使ってソートすることが可能です。以下の例で見てみましょう。
class Sample:
"""サンプルクラス"""
def __init__(self, id, name, value) -> None:
self.id = id
self.name = name
self.value = value
def __repr__(self) -> str:
return repr((self.id, self.name, self.value))
data = [
Sample("ID002", "john", 70),
Sample("ID001", "mike", 20),
Sample("ID005", "jane", 1),
Sample("ID004", "aiko", 50),
Sample("ID003", "taro", 5),
]
# ===== keyを指定してソートする (sortメソッド)
# id属性でソートする場合
data.sort(key=lambda d: d.id)
print(f"data: {data}")
# name属性でソートする場合
data.sort(key=lambda d: d.name)
print(f"data: {data}")
# value属性でソートする場合
data.sort(key=lambda d: d.value)
print(f"data: {data}")
【実行結果】
data: [('ID001', 'mike', 20), ('ID002', 'john', 70), ('ID003', 'taro', 5), ('ID004', 'aiko', 50), ('ID005', 'jane', 1)]
data: [('ID004', 'aiko', 50), ('ID005', 'jane', 1), ('ID002', 'john', 70), ('ID001', 'mike', 20), ('ID003', 'taro', 5)]
data: [('ID005', 'jane', 1), ('ID003', 'taro', 5), ('ID001', 'mike', 20), ('ID004', 'aiko', 50), ('ID002', 'john', 70)]
クラスオブジェクトのリスト場合は「lambda d: d.id」のようにすることで、クラスオブジェクトの属性値を取得するようなlambda関数を指定します。
複数キーで優先順位をつけてソートする場合
上記の例では、一つのキーでソートする例を見てきました。複数キーで優先順位をつけてソートする場合には以下の例のように指定することができます。
data = [
[3, 20, "b"],
[1, 20, "b"],
[2, 10, "a"],
[1, 10, "a"],
[2, 20, "b"],
[3, 10, "a"],
[1, 30, "c"],
[3, 30, "c"],
[2, 30, "c"],
]
# ===== 複数keyを指定してソートする (sortメソッド)
data.sort(key=lambda d: (d[0], d[1]))
print(f"data: {data}")
【実行結果】 data: [[1, 10, 'a'], [1, 20, 'b'], [1, 30, 'c'], [2, 10, 'a'], [2, 20, 'b'], [2, 30, 'c'], [3, 10, 'a'], [3, 20, 'b'], [3, 30, 'c']]
この例では、第1優先で0列目、第2優先で1列目の値を参考にソートしています。優先順位順にデータを持つtupleを返すようにlambda関数を指定します。
sorted関数を使用する場合
sorted関数についても、key引数に指定するという点においてsortメソッドと同じです。sortメソッドで紹介した例のsorted関数版にしたソースと結果を紹介します。
リストのリストデータ
data = [
["ID002", "john", 70],
["ID001", "mike", 20],
["ID005", "jane", 1],
["ID004", "aiko", 50],
["ID003", "taro", 5],
]
# ===== keyを指定してソートする (sorted関数)
# 0列目でソートする場合
sorted_data = sorted(data, key=lambda d: d[0])
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
# 1列目でソートする場合
sorted_data = sorted(data, key=lambda d: d[1])
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
# 2列目でソートする場合
sorted_data = sorted(data, key=lambda d: d[2])
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
【実行結果】 sorted_data: [['ID001', 'mike', 20], ['ID002', 'john', 70], ['ID003', 'taro', 5], ['ID004', 'aiko', 50], ['ID005', 'jane', 1]] sorted_data: [['ID004', 'aiko', 50], ['ID005', 'jane', 1], ['ID002', 'john', 70], ['ID001', 'mike', 20], ['ID003', 'taro', 5]] sorted_data: [['ID005', 'jane', 1], ['ID003', 'taro', 5], ['ID001', 'mike', 20], ['ID004', 'aiko', 50], ['ID002', 'john', 70]]
辞書のリストデータ
data = [
{"id": "ID002", "name": "john", "value": 70},
{"id": "ID001", "name": "mike", "value": 20},
{"id": "ID005", "name": "jane", "value": 1},
{"id": "ID004", "name": "aiko", "value": 50},
{"id": "ID003", "name": "taro", "value": 5},
]
# ===== keyを指定してソートする (sortdメソッド)
# idでソートする場合
sorted_data = sorted(data, key=lambda d: d["id"])
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
# nameでソートする場合
sorted_data = sorted(data, key=lambda d: d["name"])
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
# valueでソートする場合
sorted_data = sorted(data, key=lambda d: d["value"])
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
【実行結果】
sorted_data: [{'id': 'ID001', 'name': 'mike', 'value': 20}, {'id': 'ID002',
'name': 'john', 'value': 70}, {'id': 'ID003', 'name': 'taro', 'value': 5}, {'id': 'ID004', 'name': 'aiko', 'value': 50}, {'id': 'ID005', 'name': 'jane', 'value': 1}]
sorted_data: [{'id': 'ID004', 'name': 'aiko', 'value': 50}, {'id': 'ID005',
'name': 'jane', 'value': 1}, {'id': 'ID002', 'name': 'john', 'value': 70}, {'id': 'ID001', 'name': 'mike', 'value': 20}, {'id': 'ID003', 'name': 'taro', 'value': 5}]
sorted_data: [{'id': 'ID005', 'name': 'jane', 'value': 1}, {'id': 'ID003', 'name': 'taro', 'value': 5}, {'id': 'ID001', 'name': 'mike', 'value': 20}, {'id': 'ID004', 'name': 'aiko', 'value': 50}, {'id': 'ID002', 'name': 'john',
'value': 70}]
クラスオブジェクトのリストデータ
class Sample:
"""サンプルクラス"""
def __init__(self, id, name, value) -> None:
self.id = id
self.name = name
self.value = value
def __repr__(self) -> str:
return repr((self.id, self.name, self.value))
data = [
Sample("ID002", "john", 70),
Sample("ID001", "mike", 20),
Sample("ID005", "jane", 1),
Sample("ID004", "aiko", 50),
Sample("ID003", "taro", 5),
]
# ===== keyを指定してソートする (sorted関数)
# id属性でソートする場合
sorted_data = sorted(data, key=lambda d: d.id)
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
# name属性でソートする場合
sorted_data = sorted(data, key=lambda d: d.name)
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
# value属性でソートする場合
sorted_data = sorted(data, key=lambda d: d.value)
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
【実行結果】
sorted_data: [('ID001', 'mike', 20), ('ID002', 'john', 70), ('ID003', 'taro', 5), ('ID004', 'aiko', 50), ('ID005', 'jane', 1)]
sorted_data: [('ID004', 'aiko', 50), ('ID005', 'jane', 1), ('ID002', 'john', 70), ('ID001', 'mike', 20), ('ID003', 'taro', 5)]
sorted_data: [('ID005', 'jane', 1), ('ID003', 'taro', 5), ('ID001', 'mike',
20), ('ID004', 'aiko', 50), ('ID002', 'john', 70)]
複数キーで優先順位をつけてソートする場合
data = [
[3, 20, "b"],
[1, 20, "b"],
[2, 10, "a"],
[1, 10, "a"],
[2, 20, "b"],
[3, 10, "a"],
[1, 30, "c"],
[3, 30, "c"],
[2, 30, "c"],
]
# ===== 複数keyを指定してソートする (sorted関数)
sorted_data = sorted(data, key=lambda d: (d[0], d[1]))
print(f"sorted data: {sorted_data}")
【実行結果】 sorted data: [[1, 10, 'a'], [1, 20, 'b'], [1, 30, 'c'], [2, 10, 'a'], [2, 20, 'b'], [2, 30, 'c'], [3, 10, 'a'], [3, 20, 'b'], [3, 30, 'c']]
operatorモジュールの関数を使用したkeyの指定方法
上記で説明したlambda関数を用いたkey引数の指定は一般的に使われます。Pythonは高速で扱いやすい関数がoperatorモジュールで提供されています。以降で具体的にoperatorモジュールのitemgetterとattrgetterの使い方を紹介します。
sortメソッドを使用する場合
リストのリストデータ (itemgetter)
sortメソッドのkey引数に指定する場合には、以下のようにitemgetterを使用できます。
from operator import itemgetter
data = [
["ID002", "john", 70],
["ID001", "mike", 20],
["ID005", "jane", 1],
["ID004", "aiko", 50],
["ID003", "taro", 5],
]
# ===== keyを指定してソートする (sortメソッド)
# 0列目でソートする場合
data.sort(key=itemgetter(0))
print(f"data: {data}")
# 1列目でソートする場合
data.sort(key=itemgetter(1))
print(f"data: {data}")
# 2列目でソートする場合
data.sort(key=itemgetter(2))
print(f"data: {data}")
【実行結果】 data: [['ID001', 'mike', 20], ['ID002', 'john', 70], ['ID003', 'taro', 5], ['ID004', 'aiko', 50], ['ID005', 'jane', 1]] data: [['ID004', 'aiko', 50], ['ID005', 'jane', 1], ['ID002', 'john', 70], ['ID001', 'mike', 20], ['ID003', 'taro', 5]] data: [['ID005', 'jane', 1], ['ID003', 'taro', 5], ['ID001', 'mike', 20], ['ID004', 'aiko', 50], ['ID002', 'john', 70]]
itemgetterを使用する場合には、operatorからインポートが必要です。上記例のようにitemgetterの引数に対象とするリストの列番号を入れれば、指定した値を基準にソートがされます。lambda関数で指定するよりはシンプルに記載することができ、かつ高速と言われています。
辞書のリストデータ (itemgetter)
辞書のリストデータの場合も、同様にitemgetterを使用できます。
from operator import itemgetter
data = [
{"id": "ID002", "name": "john", "value": 70},
{"id": "ID001", "name": "mike", "value": 20},
{"id": "ID005", "name": "jane", "value": 1},
{"id": "ID004", "name": "aiko", "value": 50},
{"id": "ID003", "name": "taro", "value": 5},
]
# ===== keyを指定してソートする (sortメソッド)
# idでソートする場合
data.sort(key=itemgetter("id"))
print(f'data: {data}')
# nameでソートする場合
data.sort(key=itemgetter("name"))
print(f'data: {data}')
# valueでソートする場合
data.sort(key=itemgetter("value"))
print(f'data: {data}')
【実行結果】
data: [{'id': 'ID001', 'name': 'mike', 'value': 20}, {'id': 'ID002', 'name': 'john', 'value': 70}, {'id': 'ID003', 'name': 'taro', 'value': 5}, {'id': 'ID004', 'name': 'aiko', 'value': 50}, {'id': 'ID005', 'name': 'jane', 'value': 1}]
data: [{'id': 'ID004', 'name': 'aiko', 'value': 50}, {'id': 'ID005', 'name': 'jane', 'value': 1}, {'id': 'ID002', 'name': 'john', 'value': 70}, {'id': 'ID001', 'name': 'mike', 'value': 20}, {'id': 'ID003', 'name': 'taro', 'value': 5}]
data: [{'id': 'ID005', 'name': 'jane', 'value': 1}, {'id': 'ID003', 'name':
'taro', 'value': 5}, {'id': 'ID001', 'name': 'mike', 'value': 20}, {'id': 'ID004', 'name': 'aiko', 'value': 50}, {'id': 'ID002', 'name': 'john', 'value': 70}]
クラスオブジェクトのリストデータ (attrgetter)
クラスオブジェクトのリストデータの場合は、itemgetterではなくattrgetterを使用します。
from operator import attrgetter
class Sample:
"""サンプルクラス"""
def __init__(self, id, name, value) -> None:
self.id = id
self.name = name
self.value = value
def __repr__(self) -> str:
return repr((self.id, self.name, self.value))
data = [
Sample("ID002", "john", 70),
Sample("ID001", "mike", 20),
Sample("ID005", "jane", 1),
Sample("ID004", "aiko", 50),
Sample("ID003", "taro", 5),
]
# ===== keyを指定してソートする (sortメソッド)
# id属性でソートする場合
data.sort(key=attrgetter("id"))
print(f"data: {data}")
# name属性でソートする場合
data.sort(key=attrgetter("name"))
print(f"data: {data}")
# value属性でソートする場合
data.sort(key=attrgetter("value"))
print(f"data: {data}")
【実行結果】
data: [('ID001', 'mike', 20), ('ID002', 'john', 70), ('ID003', 'taro', 5), ('ID004', 'aiko', 50), ('ID005', 'jane', 1)]
data: [('ID004', 'aiko', 50), ('ID005', 'jane', 1), ('ID002', 'john', 70), ('ID001', 'mike', 20), ('ID003', 'taro', 5)]
data: [('ID005', 'jane', 1), ('ID003', 'taro', 5), ('ID001', 'mike', 20), ('ID004', 'aiko', 50), ('ID002', 'john', 70)]
attrgetterを使用する場合には、operatorからインポートが必要です。itemgetter同様に、attrgetterの引数に対象とする属性名を指定します。
複数キーで優先順位をつけてソートする場合
itemgetterやattrgetterで複数キーで優先順位を指定する場合には、以下の例のように優先順位順に引数を指定します。
from operator import itemgetter
data = [
[3, 20, "b"],
[1, 20, "b"],
[2, 10, "a"],
[1, 10, "a"],
[2, 20, "b"],
[3, 10, "a"],
[1, 30, "c"],
[3, 30, "c"],
[2, 30, "c"],
]
# ===== 複数keyを指定してソートする (sortメソッド)
data.sort(key=itemgetter(0, 1))
print(f"data: {data}")
【実行結果】 data: [[1, 10, 'a'], [1, 20, 'b'], [1, 30, 'c'], [2, 10, 'a'], [2, 20, 'b'], [2, 30, 'c'], [3, 10, 'a'], [3, 20, 'b'], [3, 30, 'c']]
sorted関数を使用する場合
sorted関数についても、key引数に指定する方法はsortメソッドと同じです。sortメソッドで紹介した例のsorted関数版について以下にソースと結果を紹介します。
リストのリストデータ (itemgetter)
from operator import itemgetter
data = [
["ID002", "john", 70],
["ID001", "mike", 20],
["ID005", "jane", 1],
["ID004", "aiko", 50],
["ID003", "taro", 5],
]
# ===== keyを指定してソートする (sorted関数)
# 0列目でソートする場合
sorted_data = sorted(data, key=itemgetter(0))
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
# 1列目でソートする場合
sorted_data = sorted(data, key=itemgetter(1))
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
# 2列目でソートする場合
sorted_data = sorted(data, key=itemgetter(2))
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
【実行結果】 sorted_data: [['ID001', 'mike', 20], ['ID002', 'john', 70], ['ID003', 'taro', 5], ['ID004', 'aiko', 50], ['ID005', 'jane', 1]] sorted_data: [['ID004', 'aiko', 50], ['ID005', 'jane', 1], ['ID002', 'john', 70], ['ID001', 'mike', 20], ['ID003', 'taro', 5]] sorted_data: [['ID005', 'jane', 1], ['ID003', 'taro', 5], ['ID001', 'mike', 20], ['ID004', 'aiko', 50], ['ID002', 'john', 70]]
辞書のリストデータ (itemgetter)
from operator import itemgetter
data = [
{"id": "ID002", "name": "john", "value": 70},
{"id": "ID001", "name": "mike", "value": 20},
{"id": "ID005", "name": "jane", "value": 1},
{"id": "ID004", "name": "aiko", "value": 50},
{"id": "ID003", "name": "taro", "value": 5},
]
# ===== keyを指定してソートする (sortdメソッド)
# idでソートする場合
sorted_data = sorted(data, key=itemgetter("id"))
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
# nameでソートする場合
sorted_data = sorted(data, key=itemgetter("name"))
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
# valueでソートする場合
sorted_data = sorted(data, key=itemgetter("value"))
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
【実行結果】
sorted_data: [{'id': 'ID001', 'name': 'mike', 'value': 20}, {'id': 'ID002',
'name': 'john', 'value': 70}, {'id': 'ID003', 'name': 'taro', 'value': 5}, {'id': 'ID004', 'name': 'aiko', 'value': 50}, {'id': 'ID005', 'name': 'jane', 'value': 1}]
sorted_data: [{'id': 'ID004', 'name': 'aiko', 'value': 50}, {'id': 'ID005',
'name': 'jane', 'value': 1}, {'id': 'ID002', 'name': 'john', 'value': 70}, {'id': 'ID001', 'name': 'mike', 'value': 20}, {'id': 'ID003', 'name': 'taro', 'value': 5}]
sorted_data: [{'id': 'ID005', 'name': 'jane', 'value': 1}, {'id': 'ID003', 'name': 'taro', 'value': 5}, {'id': 'ID001', 'name': 'mike', 'value': 20}, {'id': 'ID004', 'name': 'aiko', 'value': 50}, {'id': 'ID002', 'name': 'john',
'value': 70}]
クラスオブジェクトのリストデータ (attrgetter)
from operator import attrgetter
class Sample:
"""サンプルクラス"""
def __init__(self, id, name, value) -> None:
self.id = id
self.name = name
self.value = value
def __repr__(self) -> str:
return repr((self.id, self.name, self.value))
data = [
Sample("ID002", "john", 70),
Sample("ID001", "mike", 20),
Sample("ID005", "jane", 1),
Sample("ID004", "aiko", 50),
Sample("ID003", "taro", 5),
]
# ===== keyを指定してソートする (sorted関数)
# id属性でソートする場合
sorted_data = sorted(data, key=attrgetter("id"))
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
# name属性でソートする場合
sorted_data = sorted(data, key=attrgetter("name"))
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
# value属性でソートする場合
sorted_data = sorted(data, key=attrgetter("value"))
print(f"sorted_data: {sorted_data}")
【実行結果】
sorted_data: [('ID001', 'mike', 20), ('ID002', 'john', 70), ('ID003', 'taro', 5), ('ID004', 'aiko', 50), ('ID005', 'jane', 1)]
sorted_data: [('ID004', 'aiko', 50), ('ID005', 'jane', 1), ('ID002', 'john', 70), ('ID001', 'mike', 20), ('ID003', 'taro', 5)]
sorted_data: [('ID005', 'jane', 1), ('ID003', 'taro', 5), ('ID001', 'mike',
20), ('ID004', 'aiko', 50), ('ID002', 'john', 70)]
複数キーで優先順位をつけてソートする場合
from operator import itemgetter
data = [
[3, 20, "b"],
[1, 20, "b"],
[2, 10, "a"],
[1, 10, "a"],
[2, 20, "b"],
[3, 10, "a"],
[1, 30, "c"],
[3, 30, "c"],
[2, 30, "c"],
]
# ===== 複数keyを指定してソートする (sort関数)
sorted_data = sorted(data, key=itemgetter(0, 1))
print(f"sorted data: {sorted_data}")
【実行結果】 sorted data: [[1, 10, 'a'], [1, 20, 'b'], [1, 30, 'c'], [2, 10, 'a'], [2, 20, 'b'], [2, 30, 'c'], [3, 10, 'a'], [3, 20, 'b'], [3, 30, 'c']]
まとめ
Pythonのリスト（list）を並べ替える方法（sortメソッド、sorted関数）の基本的な使い方について解説しました。また、key引数でキーを指定してソートする方法についても説明しました。
key引数の指定方法については、一般的によく使われるlambda関数を使った指定方法と、Pythonのoperatorモジュールのitemgetterやattrgetterを用いた方法を紹介しました。
リストのソートはプログラミングではよく行う操作です。うまく使いこなせるように慣れていってもらうとよいかと思います。
ソースコード
上記で紹介しているソースコードについてはgithubにて公開しています。参考にしていただければと思います。
