排序（和排序）不排序

Question

我有一种建立在以下方式中的数据文件：

SOURCE_ID，target_id，印象数，点击

上，我加入以下栏目：

• 对 - 源的元组和目标
• CTR - 基本上点击/展示
• 下界
• 上限

下限/上限是计算值（这与我的问题无关，但对于好奇的these are the bounds for the Wilson confidence interval。

事情是，我试图按下限（位置= 6）降序排列列表。尝试了几个东西（排序/排序，使用lambda与使用itemgetter，创建一个新的列表w/o标题，并尝试排序），仍然没有任何变化。我有下面的代码。

import csv 
from math import sqrt 
from operator import itemgetter 

#----- Read CSV ---------------------------------------------------------------- 
raw_data_csv = open('rawdile', "rb") 
raw_reader = csv.reader(raw_data_csv) 

# transform the values to ints. 
raw_data = [] 
for rownum,row in enumerate(list(raw_reader)): 
    if rownum == 0:                # Header 
     raw_data.append(row) 
    else: 
     r = []               # Col header 
     r.extend([int(x) for x in row])          # Transforming the values to ints 
     raw_data.append(r) 



# Add cols for pairs (as tuple) and CTR 
raw_data[0].append("pair") 


for row in raw_data[1:]: 
    row.append((row[0],row[1]))   # tuple 
# row.append(float(row[3])/row[2]) # CTR 



# ------------------------------------------------------------------------------ 


z = 1.95996398454005 


def confidence(n, clicks): 

    if n == 0: 
     return 0 
    phat = float(clicks)/n 
    l_bound = ((phat + z*z/(2*n) - z * sqrt((phat*(1-phat)+z*z/(4*n))/n))/(1+z*z/n))  # lower bound 
    u_bound = ((phat + z*z/(2*n) + z * sqrt((phat*(1-phat)+z*z/(4*n))/n))/(1+z*z/n))  # upper bound 
    return phat, l_bound, u_bound 


raw_data[0].extend(["CTR","Lower Bound","Upper Bound"]) 


for row in raw_data[1:]: 
    phat, l_bound, u_bound = confidence(row[2],row[3]) 
    row.extend([phat, l_bound, u_bound]) 



# raw_data[1:].sort(key=lambda x: x[6], reverse=True) 

sorted(raw_data[1:], key=itemgetter(6), reverse=True) 



outputfile= open('outputfile.csv', 'wb') 
wr = csv.writer(outputfile,quoting = csv.QUOTE_ALL) 

wr.writerows(raw_data) 


raw_data_csv.close() 
outputfile.close() 

有人可以说出原因吗？ 谢谢！

Answer 1

您正在整理一个切片（尝试创建一个新的列表对象），并在另一次尝试中忽略返回值sorted()。

你不能对这样的列表进行排序;通过连接创建一个新列表来代替：

rows = rows[:1] + sorted(raw_data[1:], key=itemgetter(6), reverse=True)