<p>问题是您的列表中包含一个包含字典的字典。你需要弄到内部字典。这通常通过获取<code>next</code>项来解决:<code>next(iter(subdict.values()))</code>。获取<code>'age'</code>值并不复杂,只需使用<code>'age'</code>索引即可:</p>
<pre><code>>>> sorted(myList, key=lambda x: next(iter(x.values()))['age'])
[{'rolex': {'age': 20, 'salary': 450000}},
{'ron': {'age': 20, 'salary': 500000}},
{'dron': {'age': 20, 'salary': 200000}},
{'fyoid': {'age': 24, 'salary': 400000}},
{'mullar': {'age': 25, 'salary': 250000}},
{'john': {'age': 30, 'salary': 600000}},
{'gilex': {'age': 30, 'salary': 450000}},
{'devon': {'age': 33, 'salary': 600000}},
{'todd': {'age': 40, 'salary': 300000}},
{'larrat': {'age': 41, 'salary': 350000}}]
</code></pre>
<p>除了<code>lambda</code>,您还可以<code>def</code>生成函数:</p>
<pre><code>def age(somedict):
inner_dict, = somedict.values() # or inner_dict = next(iter(somedict.values()))
return inner_dict['age']
</code></pre>
<p>同样有效:</p>
<pre><code>>>> sorted(myList, key=age)
[... same as above ...]
</code></pre>
<hr/>
<p>不过,我个人会首先将字典展平(要么作为单个字典或<code>collections.namedtuple</code>,要么如果您可以访问<code>pandas</code>,然后作为<code>DataFrames</code>):</p>
<pre><code>myList2 = [{'name': key, 'age': value['age'], 'salary': value['salary']}
for dct in myList
for key, value in dct.items()]
print(myList2)
#[{'age': 30, 'name': 'john', 'salary': 600000},
# {'age': 25, 'name': 'mullar', 'salary': 250000},
# {'age': 40, 'name': 'todd', 'salary': 300000},
# {'age': 20, 'name': 'rolex', 'salary': 450000},
# {'age': 20, 'name': 'ron', 'salary': 500000},
# {'age': 30, 'name': 'gilex', 'salary': 450000},
# {'age': 41, 'name': 'larrat', 'salary': 350000},
# {'age': 24, 'name': 'fyoid', 'salary': 400000},
# {'age': 33, 'name': 'devon', 'salary': 600000},
# {'age': 20, 'name': 'dron', 'salary': 200000}]
</code></pre>
<p>它简化了<code>key</code>-函数:</p>
<pre><code>sorted(myList2, key=lambda x: x['age']) # or operator.itemgetter('age')
[{'age': 20, 'name': 'rolex', 'salary': 450000},
{'age': 20, 'name': 'ron', 'salary': 500000},
{'age': 20, 'name': 'dron', 'salary': 200000},
{'age': 24, 'name': 'fyoid', 'salary': 400000},
{'age': 25, 'name': 'mullar', 'salary': 250000},
{'age': 30, 'name': 'john', 'salary': 600000},
{'age': 30, 'name': 'gilex', 'salary': 450000},
{'age': 33, 'name': 'devon', 'salary': 600000},
{'age': 40, 'name': 'todd', 'salary': 300000},
{'age': 41, 'name': 'larrat', 'salary': 350000}]
</code></pre>
<p>使用<code>DataFrame</code>更容易:</p>
<pre><code>>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame(myList2)
>>> df.sort_values('age')
age name salary
3 20 rolex 450000
4 20 ron 500000
9 20 dron 200000
7 24 fyoid 400000
1 25 mullar 250000
0 30 john 600000
5 30 gilex 450000
8 33 devon 600000
2 40 todd 300000
6 41 larrat 350000
</code></pre>