或者用熊猫，

演示:

>>> d={'B':1,'A':2,'C':3}
>>> df=pd.DataFrame(d,index=[0]).sort_index(axis=1)
   A  B  C
0  2  1  3
>>> df.to_dict('int')[0]
{'A': 2, 'B': 1, 'C': 3}
>>> 

See:

这方面的文档 整只熊猫的记录

我发现对字典进行排序的一个简单方法是，根据要排序的字典的排序键:值项创建一个新字典。 如果你想对dict ={}排序，使用相关的方法检索它的所有项，使用sorted()函数对它们排序，然后创建新字典。

下面是使用字典理解的代码:

sorted_dict = {k:v for k,v in sorted(dict.items())}

在Python 3中。

>>> D1 = {2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
>>> for key in sorted(D1):
    print (key, D1[key])

给了

1 89
2 3
3 0
4 5

来自Python的集合库文档:

>>> from collections import OrderedDict

>>> # regular unsorted dictionary
>>> d = {'banana': 3, 'apple':4, 'pear': 1, 'orange': 2}

>>> # dictionary sorted by key -- OrderedDict(sorted(d.items()) also works
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[0]))
OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])

>>> # dictionary sorted by value
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[1]))
OrderedDict([('pear', 1), ('orange', 2), ('banana', 3), ('apple', 4)])

>>> # dictionary sorted by length of the key string
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: len(t[0])))
OrderedDict([('pear', 1), ('apple', 4), ('orange', 2), ('banana', 3)])

有一种简单的方法来整理字典。

根据你的问题，

解决方案是:

c={2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
y=sorted(c.items())
print y

(其中c是你的字典名。)

这个程序给出如下输出:

[(1, 89), (2, 3), (3, 0), (4, 5)]

如你所愿。

另一个例子是:

d={"John":36,"Lucy":24,"Albert":32,"Peter":18,"Bill":41}
x=sorted(d.keys())
print x

给出输出:['Albert'， 'Bill'， 'John'， 'Lucy'， 'Peter']

y=sorted(d.values())
print y

给出输出:[18,24,32,36,41]

z=sorted(d.items())
print z

给出输出:

[('Albert', 32), ('Bill', 41), ('John', 36), ('Lucy', 24), ('Peter', 18)]

因此，通过将其更改为键、值和项，您可以像您想要的那样打印。希望这能有所帮助!

简单:

d = {2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
sd = sorted(d.items())

for k,v in sd:
    print k, v

输出:

1 89
2 3
3 0
4 5