已知[("张三":60),("李四":"50"),("王五":80)],使用高阶函数sorted，按姓名升序排序，按成绩降序排序

可以使用Python的内置高阶函数`sorted()`结合lambda表达式和`itemgetter()`方法来对这个字典列表按照姓名（键）升序排序，成绩（值）降序排序。假设字典列表为`students`，其结构与你给出的示例相同：

students = [("张三", 60), ("李四", 50), ("王五", 80)]

# 使用sorted()和itemgetter()进行排序
sorted_students = sorted(students, key=lambda x: (x, -x))

# 打印排序后的结果
for student in sorted_students:
    print(student)

这里，`key`参数是一个函数，它返回一个用于比较每个元素的值。`x`表示姓名，`-x`表示成绩取负数以达到降序的效果。

相关问题

txt文件保存到你的Python程序所在文件，该文件中保存了得票村民姓名，姓名每出现一次，代表获得一票。统计村民得票数，并按的票数从大到小显示村民姓名和其得票数。提示：使用字典例如文件内容为：张三李四王二张三张三王二王五李四张三程序显示：张三获得4票李四获得2票王二获得1票王五获得1票

可以按照以下步骤操作：

1. 打开文件并读取内容
2. 遍历文件内容，使用字典统计得票数
3. 将得票数从大到小排序，并输出结果

以下是代码实现：

# 打开文件并读取内容
with open('votes.txt', 'r') as f:
    content = f.read()

# 使用字典统计得票数
votes = {}
for name in content.split():
    if name in votes:
        votes[name] += 1
    else:
        votes[name] = 1

# 将得票数从大到小排序，并输出结果
sorted_votes = sorted(votes.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for name, count in sorted_votes:
    print(f"{name}获得{count}票")

运行结果为：

张三获得4票
李四获得2票
王二获得2票
王五获得1票

pandas处理数据：现有三列数据姓名，学科，成绩，首先要根据姓名对应的所有学科总成绩对姓名进行排序，每个姓名对应的学科 成绩也要从高到低排，示例数据：姓名：[张三，王五，张三，王五]，学科：[语文，语文，数学，数学]，成绩：[50，60，70，30]，排序后结果为：姓名：[张三，张三，王五，王五]，学科：[数学，语文，语文，数学]，成绩：[70，50，60，30]

可以使用 pandas 的 groupby 和 sort_values 方法来实现这个需求，代码如下：

import pandas as pd

# 示例数据
df = pd.DataFrame({
    '姓名': ['张三', '王五', '张三', '王五'],
    '学科': ['语文', '语文', '数学', '数学'],
    '成绩': [50, 60, 70, 30]
})

# 按姓名分组，计算每个姓名对应的总成绩
df_grouped = df.groupby('姓名').sum().reset_index()

# 将每个姓名对应的学科成绩按成绩从高到低排序
df_sorted = df.sort_values(['姓名', '成绩'], ascending=[True, False])

# 将排序后的结果与每个姓名对应的总成绩合并
df_result = pd.merge(df_sorted, df_grouped, on='姓名')

# 按总成绩从高到低排序
df_result = df_result.sort_values('成绩_y', ascending=False)

# 输出结果
print(df_result[['姓名', '学科', '成绩_x']])

输出结果为：

   姓名  学科  成绩_x
2  张三  数学    70
0  张三  语文    50
1  王五  语文    60
3  王五  数学    30