按多列排序时，为每列设置升序降序

Question

我有一个d要排序的列表。我首先按第一列进行排序。如果那是平局，那么我继续使用第二列进行排序。假设我想按升序按第一列排序，但按降序按第二列排序。升为默认值，使用该reverse键，我认为以下内容应能工作。sorted(d,key=lambda x: (x[0],x[1]),reverse=(False,True))但事实并非如此。它给出以下错误。    reverse=(False,True))TypeError: an integer is required (got type tuple)因此，如果我没有正确执行操作，该如何解决？还是这样做的方式完全不同？对此的建议将有所帮助。我的问题确实存在重复，但是已经有有趣的回答，因此我想保留它。

Answer 1

从文档：

reverse是一个布尔值。如果设置为True，则对列表元素进行排序，就好像每个比较都被反转一样。

因此，您想要的是类似以下内容的东西：

d.sort(key=lambda x: (x[0], -x[1]))

如果x[1]不是数字，请尝试：

d.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

d.sort(key=lambda x: x[0])

Answer 2

（可能会过大，但是..）使用pandas和args ascending=[True, False]：

d = [[1,2], [2,2], [2,3], [2,4], [3,1]]

df=  pd.DataFrame(d)

sorted_values = df.sort_values(by=[0,1], ascending=[True,False])

sorted_list = sorted_values.agg(list,1).tolist()

[[1, 2], [2, 4], [2, 3], [2, 2], [3, 1]]

Answer 3

我的解决方案：

from itertools import groupby, chain

l = ((1, 'b'),

     (1, 'd'),

     (2, 'a'),

     (1, 'a'))

def sort_multi(lst, index_normal, index_reversed):

    return list(chain.from_iterable([sorted(list(j), key=lambda v:v[index_reversed], reverse=True) for i, j in groupby(sorted(lst), key=lambda v:v[index_normal])]))

print(sort_multi(l, 0, 1))

输出：

[(1, 'd'), (1, 'b'), (1, 'a'), (2, 'a')]