Python辞書(dict)を値でソート！キーも一緒に取得する実践テクニック

Pythonでデータを扱う際、辞書型 (dict) は非常に便利なデータ構造です。キーと値をペアで保持し、効率的なデータの格納・参照が可能です。

しかし、辞書は本来、要素の順序を保持しません (Python 3.7以降では挿入順序を保持しますが、ソートとは異なります)。そのため、「特定のルールに基づいて辞書を並び替えたい」という場面は頻繁に訪れます。

この記事では、Pythonの辞書型データをキーや値でソートする方法を、初心者にも分かりやすく、かつ実用的なコード例を交えて解説します。特に、値でソートし、その結果をキーと共に取得する方法や、ラムダ式を用いた柔軟なソート方法まで深掘りします。この記事を読めば、あなたは辞書型のソートに迷うことはなくなるでしょう。

Pythonの辞書型(dict)とは？ なぜソートが必要なのか？

Pythonの辞書型 (dict) は、波括弧 {} を使い、キー: 値 のペアでデータを格納します。キーは一意である必要があり、文字列や数値などがよく使われます。

dictにデータを追加する方法はこちらから。

my_dict = {'apple': 3, 'banana': 1, 'orange': 2}
print(my_dict['apple']) # 出力: 3

辞書型データは、例えば以下のような場合にソートが必要になります。

• ランキング表示: 商品の売上数やユーザーのスコアなど、値の大きさ順に表示したい。
• データ分析: 特定の基準でデータを並び替え、傾向を把握したい。
• 設定ファイルの処理: 特定のキーの順序で処理を行いたい。

辞書を「キー」でソートする方法

まずは基本として、辞書のキーを基準にソートする方法を見ていきましょう。これには sorted() 関数と辞書の keys() メソッドを組み合わせます。

sorted() 関数と keys() メソッド

sorted() 関数は、イテラブルなオブジェクトを受け取り、ソートされた新しいリストを返します。辞書の keys() メソッドは、辞書の全てのキーを要素とするビューオブジェクトを返します。

my_dict = {'banana': 1, 'apple': 3, 'orange': 2}

# キーでソート (昇順)
sorted_keys = sorted(my_dict.keys())
print(sorted_keys) # 出力: ['apple', 'banana', 'orange']

# ソートされたキーを使って値にアクセス
for key in sorted_keys:
    print(f"{key}: {my_dict[key]}")
# 出力:
# apple: 3
# banana: 1
# orange: 2

この方法では、キーのリストがソートされるため、元の辞書のキーと値のペア構造を直接ソートしているわけではありません。

辞書を「値」でソートする方法 (キーも一緒に取得)

次に、本記事のメインテーマである辞書の値を基準にソートし、キーと値のペアも一緒に取得する方法を解説します。これには sorted() 関数、辞書の items() メソッド、そして lambda 式を組み合わせるのが一般的です。

items() メソッドとは？

辞書の items() メソッドは、各要素の (キー, 値) のタプルを要素とするビューオブジェクトを返します。

my_dict = {'apple': 3, 'banana': 1, 'orange': 2}
print(my_dict.items()) # 出力: dict_items([('apple', 3), ('banana', 1), ('orange', 2)])

lambda 式を用いた値でのソート

sorted() 関数の key引数に無名関数 lambda を指定することで、ソートの基準を柔軟に設定できます。items() で取得した (キー, 値) のタプルに対して、値 (x[1]) をソートの基準にします。

my_dict = {'apple': 3, 'banana': 1, 'orange': 2}

# 値でソート (昇順)
sorted_by_value = sorted(my_dict.items(), key=lambda item: item[1])
print(sorted_by_value)
# 出力: [('banana', 1), ('orange', 2), ('apple', 3)]

# 値でソート (降順)
sorted_by_value_desc = sorted(my_dict.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
print(sorted_by_value_desc)
# 出力: [('apple', 3), ('orange', 2), ('banana', 1)]

この結果は、キーと値のペアがタプルとして格納されたリストになります。ここから新しい辞書を再構築することも可能です。

# ソート結果から新しい辞書を作成
new_dict_sorted_by_value = dict(sorted_by_value)
print(new_dict_sorted_by_value)
# 出力: {'banana': 1, 'orange': 2, 'apple': 3}

重要なポイント:

• my_dict.items() でキーと値のペアを取得します。
• lambda item: item[1] は、各ペア (item) の2番目の要素、つまり値をソートキーとして使用することを意味します。
• reverse=True を指定すると降順ソートになります。

応用編：複雑な条件でソートする

lambda 式を使うと、より複雑な条件でのソートも可能です。

複数のキーでソート (優先順位付け)

例えば、値が同じ場合にキーのアルファベット順でソートしたい場合など、複数の条件でソートするには、lambda 式でタプルを返します。

data = {'taskA': {'priority': 1, 'name': '書類作成'},
        'taskB': {'priority': 2, 'name': '会議準備'},
        'taskC': {'priority': 1, 'name': 'メール返信'}}

# 優先度 (昇順)、次にタスク名 (昇順) でソート
sorted_data = sorted(data.items(), key=lambda item: (item[1]['priority'], item[1]['name']))

for key, value in sorted_data:
    print(f"{key}: Priority {value['priority']}, Name '{value['name']}'")
# 出力:
# taskC: Priority 1, Name 'メール返信'
# taskA: Priority 1, Name '書類作成'
# taskB: Priority 2, Name '会議準備'

この例では、lambda item: (item[1]['priority'], item[1]['name']) のようにタプルを指定することで、まず priority でソートし、priority が同じ場合は name でソートしています。

値がタプルやオブジェクトの場合のソート

辞書の値がタプルやカスタムオブジェクトの場合でも、lambda 式でアクセスする要素を指定すれば同様にソートできます。

scores = {'Alice': (80, 90), 'Bob': (75, 95), 'Charlie': (80, 85)}

# 1番目のスコア (昇順)、次に2番目のスコア (降順) でソート
sorted_scores = sorted(scores.items(), key=lambda item: (item[1][0], -item[1][1]))
print(sorted_scores)
# 出力: [('Bob', (75, 95)), ('Charlie', (80, 85)), ('Alice', (80, 90))]
# Bob: (75, 95)
# Charlie: (80, 85) - 2番目のスコアは Alice (90) より小さい
# Alice: (80, 90)

# 解説: item[1][0] はタプルの最初の要素 (80, 75, 80)
#       -item[1][1] はタプルの2番目の要素の符号を反転させたもの (-90, -95, -85)
#       これにより、2番目の要素は実質的に降順ソートされる

ソート時の注意点とパフォーマンス

元の辞書の順序は保持されない (ソート結果は新しいリスト)

sorted() 関数は、ソートされた新しいリストを返します。元の辞書オブジェクト自体が直接変更されるわけではありません。

大量データの場合のパフォーマンス

非常に大量のデータをソートする場合、sorted() 関数の計算コストも考慮に入れる必要があります。ほとんどのケースでは問題ありませんが、ミリ秒単位の最適化が求められるような状況では、より効率的なアルゴリズムやデータ構造の選択が検討されることもあります。

まとめ

この記事では、Pythonの辞書型データをソートする方法について、基本的なキーでのソートから、応用的な値でのソート、さらには複雑な条件でのソートまで解説しました。

• 辞書はキーと値のペアでデータを格納する便利なデータ構造。
• キーでソートするには sorted(my_dict.keys()) を使う。
• 値でソートし、キーと値のペアを取得するには sorted(my_dict.items(), key=lambda item: item[1]) のように items() と lambda 式を組み合わせるのが強力。
• lambda 式の第二引数に reverse=True を指定することで降順ソートが可能。
• lambda 式でタプルを返すことで、複数の条件に基づいた複雑なソートも実現できる。
• sorted() は新しいソート済みリストを返すため、元の辞書は変更されない。

これらのテクニックを習得することで、Pythonでのデータ処理の幅が格段に広がるはずです。ぜひ実際のコードで試してみてください。

周辺知識

collections.OrderedDict (Python 3.7以前での順序保持)

Python 3.6以前のバージョンでは、通常の辞書 (dict) は要素の順序を保持しませんでした。挿入した順序を保持したい場合には、collections モジュールの OrderedDict を使用する必要がありました。

from collections import OrderedDict

# Python 3.6以前で順序を保持したい場合
ordered_d = OrderedDict()
ordered_d['apple'] = 3
ordered_d['banana'] = 1
ordered_d['orange'] = 2
print(ordered_d) # OrderedDict([('apple', 3), ('banana', 1), ('orange', 2)])

OrderedDict も sorted() 関数を使ってソートすることができます。

Python 3.7以降の辞書の順序保持

Python 3.7以降では、標準の辞書 (dict) が挿入順序を保持するように仕様変更されました。これはCpythonの実装詳細でしたが、Python 3.7からは言語仕様として保証されています。

ただし、これはあくまで「挿入された順序」を保持するという意味であり、「ソートされた状態」を自動的に維持するわけではありません。ソートを行いたい場合は、これまで説明した sorted() 関数などを用いる必要があります。この変更により、特定のケースでは OrderedDict を明示的に使用する必要性が減りました。

覚えておくべきこと: 辞書が挿入順序を保持するようになったとしても、意味のある順序（例えば値の大きさ順）でデータを利用したい場合は、明示的なソート処理が不可欠です。