假设我将有两个数组。第一行将指定时间戳，第二行将是数据。
timeStamp = ['0001','0002','0003',...,'9999']
data = [6234,2372,1251,...,5172]
存储它们的最佳方式是什么？假设我想将数据从小到大排序，同时保留它们的时间戳值？
【问题讨论】：
标签： python arrays list numpy sorting
有多种方法可以做到这一点。让我们获取以下数据 -
timeStamp = [9,1,2,3,9999]
data = [1245, 6234,2372,1251,5172]
处理数据的默认方式，特别是列表。 zip 方法允许您按元素压缩两个或多个列表，创建一个元组列表。然后，您可以将sorted 与 lamda 函数一起使用，该函数按元素的特定位置对组合列表进行排序。
l = zip(timeStamp, data) #storing 2 arrays by attaching them elementwise
print(sorted(l, key=lambda x: x[0]))
[(1, 6234), (2, 2372), (3, 1251), (9, 1245), (9999, 5172)]
Numpy 允许您使用多维数组。对于 2 个列表，您可以简单地将它们 np.stack 一起创建一个 2D 数组。
为了进行排序，您可以在第一列（时间戳）上使用argsort()，它返回已排序的有序列的索引。然后你可以使用这些索引来索引原始的二维数组，以得到数组按时间戳排序的顺序。
arr = np.stack([timeStamp, data])
arr[:,arr[0].argsort()]
array([[ 1, 2, 3, 9, 9999],
[6234, 2372, 1251, 1245, 5172]])
最后，同时处理多个列表的最佳方法是将它们视为 DataFrame 中的列。 Pandas 提供了一个方便的框架来处理列/行排列的数据，在这种情况下非常有用，因为您还可以使用列名来识别每个数组/列。
sort_values 允许您根据列名快速对完整数据进行排序。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(zip(timeStamp, data), columns=['timeStamp','data'])
print(df.sort_values('timeStamp'))
timeStamp data
1 1 6234
2 2 2372
3 3 1251
0 9 1245
4 9999 5172
【讨论】：
您可以使用二维数组。您可以使用
创建它timestamp_data = [ [timeStamp[i], data[i]] for i in range(len(timeStamp)) ]
现在，您可以使用排序
sorted_timestamp_data = sorted(timestamp_data, key=lambda row: row[1])
【讨论】：
[[1, 6234], [2, 2372], [3, 1251], [9999, 5172]] 然后，您将按每个子数组的第二个值对其进行排序
字典对你来说非常有用。您可以zipdata 和timeStamp 并按data 排序，然后将元组转换为dict（字典保留插入顺序）。然后，您将拥有数据-时间戳对，其中数据是键，时间戳是值。
out = dict(sorted(zip(data, timeStamp)))
输出：
{1251: '0003', 2372: '0002', 5172: '9999', 6234: '0001'}
如果您想要 2 个单独的列表，您可以执行以下操作。不要强制转换为 dict 构造函数，而是解压到列表：
data[:], timeStamp[:] = zip(*sorted(zip(data,timeStamp)))
输出：
[1251, 2372, 5172, 6234], ['0003', '0002', '9999', '0001']
【讨论】：
取决于你想如何使用它。如果您不想使用其他库，我会使用类似
result = sorted(({"timestamp": ts, "data": data} for ts, data in zip(timeStamp, data)), key=lambda d:d["data"]
这基本上是一个按数据排序的字典列表。我会选择字典列表，因为它比元组列表更具表现力。
【讨论】：
要按照您描述的方式组织数据，您可以简单地执行以下操作：
sorted(zip(timeStamp, data), key=lambda x: x[1])
或
from operator import itemgetter
sorted(zip(timeStamp, data), key=itemgetter(1))
要存储这个对象，你可以pickle 它，一个很好的描述是here。
显然，存储它有很多选择。
【讨论】：
嗯，就这么简单
records = list(zip(data, timeStamp))
排序：
records.sort()
在 Python 中，元组是从左到右逐元素比较的，所以在这种情况下不需要提供 key 函数。 而已。没有必要像某些 cmets 那样过于复杂。
【讨论】：