Ordenar una lista de Python por dos campos

Tengo la siguiente lista creada a partir de un csv ordenado

list1 = sorted(csv1, key=operator.itemgetter(1))

En realidad, me gustaría ordenar la lista por dos criterios: primero por el valor en el campo 1 y luego por el valor en el campo 2. ¿Cómo hago esto?

Me gusta esto:

import operator
list1 = sorted(csv1, key=operator.itemgetter(1, 2))

No es necesario importar nada al usar funciones lambda.
Lo siguiente ordena listpor el primer elemento, luego por el segundo elemento.

sorted(list, key=lambda x: (x[0], -x[1]))

Python tiene una clasificación estable, por lo que siempre que el rendimiento no sea un problema, la forma más simple es ordenarlo por el campo 2 y luego ordenarlo nuevamente por el campo 1.

Eso le dará el resultado que desea, el único inconveniente es que si se trata de una lista grande (o si desea ordenarla con frecuencia) llamar a ordenar dos veces podría ser una sobrecarga inaceptable.

list1 = sorted(csv1, key=operator.itemgetter(2))
list1 = sorted(list1, key=operator.itemgetter(1))

Hacerlo de esta manera también facilita el manejo de la situación en la que desea que algunas de las columnas se ordenen de forma inversa, solo incluya el parámetro 'reverse = True' cuando sea necesario.

De lo contrario, puede pasar múltiples parámetros a itemgetter o construir manualmente una tupla. Probablemente sea más rápido, pero tiene el problema de que no se generaliza bien si algunas de las columnas quieren ser ordenadas en reversa (las columnas numéricas aún pueden revertirse negándolas pero eso impide que la ordenación sea estable).

Entonces, si no necesita ninguna columna ordenada inversamente, busque múltiples argumentos para agregar elementos, si lo desea, y las columnas no son numéricas o si desea mantener la clasificación estable, vaya a varias clasificaciones consecutivas.

Editar: Para los comentaristas que tienen problemas para entender cómo esto responde a la pregunta original, aquí hay un ejemplo que muestra exactamente cómo la naturaleza estable de la clasificación garantiza que podamos hacer clasificaciones separadas en cada clave y terminar con datos ordenados en múltiples criterios:

DATA = [
    ('Jones', 'Jane', 58),
    ('Smith', 'Anne', 30),
    ('Jones', 'Fred', 30),
    ('Smith', 'John', 60),
    ('Smith', 'Fred', 30),
    ('Jones', 'Anne', 30),
    ('Smith', 'Jane', 58),
    ('Smith', 'Twin2', 3),
    ('Jones', 'John', 60),
    ('Smith', 'Twin1', 3),
    ('Jones', 'Twin1', 3),
    ('Jones', 'Twin2', 3)
]

# Sort by Surname, Age DESCENDING, Firstname
print("Initial data in random order")
for d in DATA:
    print("{:10s} {:10s} {}".format(*d))

print('''
First we sort by first name, after this pass all
Twin1 come before Twin2 and Anne comes before Fred''')
DATA.sort(key=lambda row: row[1])

for d in DATA:
    print("{:10s} {:10s} {}".format(*d))

print('''
Second pass: sort by age in descending order.
Note that after this pass rows are sorted by age but
Twin1/Twin2 and Anne/Fred pairs are still in correct
firstname order.''')
DATA.sort(key=lambda row: row[2], reverse=True)
for d in DATA:
    print("{:10s} {:10s} {}".format(*d))

print('''
Final pass sorts the Jones from the Smiths.
Within each family members are sorted by age but equal
age members are sorted by first name.
''')
DATA.sort(key=lambda row: row[0])
for d in DATA:
    print("{:10s} {:10s} {}".format(*d))

Este es un ejemplo ejecutable, pero para salvar a las personas que lo ejecutan, el resultado es:

Initial data in random order
Jones      Jane       58
Smith      Anne       30
Jones      Fred       30
Smith      John       60
Smith      Fred       30
Jones      Anne       30
Smith      Jane       58
Smith      Twin2      3
Jones      John       60
Smith      Twin1      3
Jones      Twin1      3
Jones      Twin2      3

First we sort by first name, after this pass all
Twin1 come before Twin2 and Anne comes before Fred
Smith      Anne       30
Jones      Anne       30
Jones      Fred       30
Smith      Fred       30
Jones      Jane       58
Smith      Jane       58
Smith      John       60
Jones      John       60
Smith      Twin1      3
Jones      Twin1      3
Smith      Twin2      3
Jones      Twin2      3

Second pass: sort by age in descending order.
Note that after this pass rows are sorted by age but
Twin1/Twin2 and Anne/Fred pairs are still in correct
firstname order.
Smith      John       60
Jones      John       60
Jones      Jane       58
Smith      Jane       58
Smith      Anne       30
Jones      Anne       30
Jones      Fred       30
Smith      Fred       30
Smith      Twin1      3
Jones      Twin1      3
Smith      Twin2      3
Jones      Twin2      3

Final pass sorts the Jones from the Smiths.
Within each family members are sorted by age but equal
age members are sorted by first name.

Jones      John       60
Jones      Jane       58
Jones      Anne       30
Jones      Fred       30
Jones      Twin1      3
Jones      Twin2      3
Smith      John       60
Smith      Jane       58
Smith      Anne       30
Smith      Fred       30
Smith      Twin1      3
Smith      Twin2      3

Observe en particular cómo en el segundo paso el reverse=Trueparámetro mantiene los nombres en orden, mientras que simplemente ordenar y revertir la lista perdería el orden deseado para la tercera clave de clasificación.

list1 = sorted(csv1, key=lambda x: (x[1], x[2]) )

employees.sort(key = lambda x:x[1])
employees.sort(key = lambda x:x[0])

También podemos usar .sort con lambda 2 veces porque la ordenación de Python está en su lugar y es estable. Esto ordenará primero la lista según el segundo elemento, x [1]. Luego, ordenará el primer elemento, x [0] (máxima prioridad).

employees[0] = Employee's Name
employees[1] = Employee's Salary

Esto es equivalente a hacer lo siguiente: employee.sort (key = lambda x: (x [0], x [1]))

En orden ascendente puede usar:

sorted_data= sorted(non_sorted_data, key=lambda k: (k[1],k[0]))

o en orden descendente puedes usar:

sorted_data= sorted(non_sorted_data, key=lambda k: (k[1],k[0]),reverse=True)

La lista de clasificación de los dictados utilizando a continuación ordenará la lista en orden descendente en la primera columna como salario y la segunda columna como edad

d=[{'salary':123,'age':23},{'salary':123,'age':25}]
d=sorted(d, key=lambda i: (i['salary'], i['age']),reverse=True)

Resultado: [{'salario': 123, 'edad': 25}, {'salario': 123, 'edad': 23}]