当我访问根文件并提取我想要的数据时，如下例所示：
events=uproot.open(filename)["btagana/ttree;6"]
jet_data=events.arrays(filter_name=["Jet_nFirstTrack","Jet_nLastTrack","Jet_pt","Jet_phi","Jet_eta"],library="ak")
该数组的键的排序与用于过滤键的列表的排序不同。如果我现在使用 ak.unzip()：
jet_data=ak.unzip(jet_data)
分拣是否可靠且可重复？如果我打开不同的根文件，我是否能够实现相同的“排序”
这实际上是一个关于Uproot的问题。在这一行：
>>> jet_data=events.arrays(filter_name=["Jet_nFirstTrack","Jet_nLastTrack","Jet_pt","Jet_phi","Jet_eta"],library="ak")
这filter_name只是一个过滤器，接受或拒绝来自 ROOT 文件的分支。这些分支在文件中具有自然顺序，并且输出可能是该顺序（因此在反复尝试时稳定，除非在某些时候涉及字典并且您使用的是 Python <= 3.5）。
如果您想强制执行命令，请将您的分支名称列表传递为expressions，而不是filter_name。这个论点有不同的含义：expressions可以是简单的公式；filter_name可以有通配符——因此，像这样的字符*在每个中都有非常不同的含义！
或者，您可以在读取数组后通过对字符串列表进行切片来重新排序字段。这样做没有性能损失——它只是重新排列元数据（完成时间不随数组的长度而缩放）。本文档有一些示例（包括您在字段中选择字段的更复杂的情况，但简单的情况足以解决您的问题）。
编辑：我应该添加 Awkward Arrays 中的记录字段具有可重现的顺序。它们不像 Python <= 3.5 中的 dicts 那样不稳定的哈希图。它们实际上是两个长度相等的列表：有序字段（ak.unzip返回的内容）和有序字段名称（ak.fields返回的内容）。名称是可选的——没有字段名称，记录变成元组。