如何根据某些列对列表字典进行排序？

Question

我有一个如下表，存储在字典中：

字典看起来像这样

d = {
'A': ['45', '70', '5', '88', '93', '79', '87', '69'], 
'B': ['99', '18', '91', '3', '92', '2', '67', '15'], 
'C': ['199200128', '889172415', '221388292', '199200128', '889172415', '889172415', '199200128', '221388292'], 
'D': ['10:27:05', '07:10:29', '17:04:48', '10:25:42', '07:11:18', '07:11:37', '10:38:11', '17:08:55'], 
'E': ['73', '6', '95', '21', '29', '15', '99', '9']
}

我想根据从最低到最高的小时数对字典进行排序，并对A，B和E列求和，C列中的值与下图中的值相同（下图中A，B和E的总和在红色）：

然后，结果字典将如下所示：

{
'A': ['70', '93', '79', '242', '88', '45', '133', '87', '5', '69', '161'], 
'B': ['18', '92', '2', '112', '3', '99', '102', '67', '91', '15', '173'], 
'C': ['889172415', '889172415', '889172415', '', '199200128', '199200128', '', '199200128', '221388292', '221388292', ''], 
'D': ['07:10:29', '07:11:18', '07:11:37', '', '10:25:42', '10:27:05', '', '10:38:11', '17:04:48', '17:08:55', ''], 
'E': ['6', '29', '15', '50', '21', '73', '94', '99', '95', '9', '203']
}

我目前正在尝试使用此代码对输入字典进行排序，但似乎对我不起作用。

>>> sorted(d.items(), key=lambda e: e[1][4])
[
('D', ['10:27:05', '07:10:29', '17:04:48', '10:25:42', '07:11:18', '07:11:37', '10:38:11', '17:08:55']), 
('E', ['73', '6', '95', '21', '29', '15', '99', '9']), 
('C', ['199200128', '889172415', '221388292', '199200128', '889172415', '889172415', '199200128', '221388292']), 
('B', ['99', '18', '91', '3', '92', '2', '67', '15']), 
('A', ['45', '70', '5', '88', '93', '79', '87', '69'])
]
>>>

可能有人对此提供帮助。谢谢

Answer 1

您允许使用熊猫来解决此任务吗？ 如果是，那么您可以将数据转换为

pd.DataFrame 

对象

data = pd.DataFrame.from_dict(dictionary, orient = 'columns')
data = data.sort_values(by =„D”)

然后使用

再次返回字典

_dict = data.to_dict()