Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Проверьте, содержит ли список Python элемент, используя in
  • Проверьте, не содержит ли список Python элемент, используя not in
  • Проверьте, содержит ли список Python элемент, используя счетчик
  • Проверьте, содержит ли список Python элемент, используя любой
  • Проверьте, содержит ли список Python элемент, используя цикл for
  • Заключение
  1. Python
  2. Python Lists

Python: Проверка наличия элемента в списке

PreviousPython: Проверка наличия элемента в спискеNextУдаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)

Last updated 11 months ago

В этом уроке вы узнаете, как использовать Python для проверки наличия элемента в списке. Другими словами, вы узнаете, существует ли элемент в списке Python. Умение определять, содержит ли список Python определенный элемент, является важным навыком при составлении условных выражений. Например, если вы разрабатываете веб-приложение, вам может понадобиться проверить, выбрал ли пользователь уже несколько значений. В противном случае, если вы разрабатываете игру, вы можете захотеть проверить, есть ли у пользователя разные предметы в его инвентаре.

К концу этого учебника вы научитесь проверять наличие элемента в списке. Вы узнаете, как делать это с помощью ключевого слова in, а также проверять, если элемент не существует в списке с помощью ключевого слова not in. Вы также узнаете, как проверить, содержит ли список элемент с помощью функции Python any() и функции count(). Наконец, вы познакомитесь с некоторыми наивными реализациями проверки членства в списке, такими как циклы for и генераторы списков.

Оглавление

Проверьте, содержит ли список Python элемент, используя in

Один из самых простых и питоничных способов проверить наличие элемента в списке Python — использовать ключ in. Технически, ключевое слово in выполняет две функции:

  1. Чтобы проверить, является ли элемент членом списка, и

  2. Перебирать элементы в цикле for

В этом случае мы используем ключевое слово in, чтобы проверить, существует ли элемент в списке. Это обеспечивает читаемый и почти понятный на английском способ проверки членства. Давайте посмотрим, как это выглядит:

# Проверка наличия элемента в списке Python
items = ['bemind.gitbook.io', 'apples', 'bananas']

if 'bemind.gitbook.io' in items:
    print('Элемент существует!')

# Возвращает: Элемент существует!

Мы можем это сделать, написав if 'item' in items, что позволит нам проверить, существует ли что-то в нашем списке. Это действительно интуитивный способ проверить, существуют ли элементы или нет.

В следующем разделе вы узнаете, как с помощью Python проверить отсутствие элемента.

Проверьте, не содержит ли список Python элемент, используя not in

В этом разделе вы узнаете, как проверить, что элемент отсутствует в списке. Мы можем сделать это, отрицая ключевое слово in с помощью ключевого слова not. Подобно приведенному выше примеру, это читается как относительно простой английский. Давайте посмотрим, как мы можем использовать ключевое слово not in, чтобы убедиться, что элемента нет в списке:

# Проверка отсутствия элемента в списке Python
items = ['bemind.gitbook.io', 'apples', 'bananas']

if 'oranges' not in items:
    print("Элемент отсутствует!")

# Возвращает: Элемент отсутствует!

Мы видим, что ключевое слово not in позволяет определить, если элемент не существует. Оно возвращает противоположное значение ключевого слова in. Благодаря этому, мы можем писать более чистый код.

В следующем разделе вы узнаете, как проверять наличие элемента в списке Python с помощью метода .count()

Проверьте, содержит ли список Python элемент, используя счетчик

Python списки имеют множество полезных методов. Один из таких методов - это метод .count(), который подсчитывает количество появлений элемента в списке. Благодаря этому методу, мы можем определить, существует ли элемент в списке, если количество этого элемента больше 0. Если количество равно 0, то элемент не существует в нашем списке.

Посмотрим, как это выглядит:

# Проверка наличия элемента в списке Python с использованием метода .count()
items = ['bemind.gitbook.io', 'apples', 'bananas']

if items.count('bemind.gitbook.io') > 0:
    print('Элемент существует!')

# Возвращает: Элемент существует!

Если какой-либо элемент существует, количество всегда будет больше 0. Если его нет, количество всегда будет 0.

Мы можем объединить этот оператор if в одну строку. Вот как это будет выглядеть:

# Проверка наличия элемента в списке Python с использованием метода .count()
items = ['bemind.gitbook.io', 'apples', 'bananas']

print('Существует') если items.count('bemind.gitbook.io') иначе print("Не существует")

# Возвращает: Существует

В следующем разделе вы узнаете, как использовать функцию any() для проверки членства в списке Python.

Проверьте, содержит ли список Python элемент, используя любой

Давайте посмотрим, как это выглядит, а затем разберёмся, как это работает:

# Проверка наличия элемента в списке Python с использованием функции any()
items = ['bemind.gitbook.io', 'apples', 'bananas']

print(any(item == 'bemind.gitbook.io' for item in items))

# Возвращает: True

Принцип работы заключается в том, что в процессе выполнения comprehension будет проходить по каждому элементу списка и проверять, равен ли элемент заданному значению. Если равен, comprehension возвращает True для этого элемента. В противном случае возвращает False. Если среди значений есть хотя бы один True, функция any вернет True.

В следующем разделе вы узнаете, как использовать цикл for для проверки наличия элемента в списке.

Проверьте, содержит ли список Python элемент, используя цикл for

В этом последнем разделе вы научитесь использовать цикл for для проверки наличия элемента в списке. Мы можем перебрать каждый элемент нашего списка и проверить, соответствует ли элемент тому, что мы хотим найти. Как только элемент найден, цикл for устанавливает значение в True и прерывается.

Давайте посмотрим, как это выглядит на Python:

# Проверка наличия элемента в списке Python с использованием цикла for
items = ['bemind.gitbook.io', 'apples', 'bananas']
exists = False
for item in items:
    if item == 'bemind.gitbook.io':
        exists = True
        break

print(exists)

# Возвращает: True

Давайте разберём, что здесь сделали:

  1. Мы создали наш список и переменную exists, которая по умолчанию установлена в False

  2. Мы перебираем каждый элемент списка и проверяем, равен ли он значению, наличие которого мы хотим проверить.

  3. Если элемент равен тому, который мы хотим проверить, то мы устанавливаем exists в True и прерываем цикл for.

Заключение

В этом уроке вы узнали, как проверять наличие элемента в списке Python, то есть проверять, существует ли элемент. Вы узнали, как делать это с помощью ключевого слова in. Затем вы узнали, как проверять, что элемент не существует, с помощью ключевого слова not in. Далее вы узнали другие методы проверки наличия элемента, используя функцию any, метод .count и цикл for.

Функция any() в Python просматривает итерируемый объект и возвращает True, если любой из элементов в нем является True. Как можно использовать функцию any для проверки принадлежности элемента к списку в Python? Мы можем поместить comprehension внутрь функции any для проверки принадлежности. Если любой элемент будет возвращен, функция вернет

Чтобы узнать больше о ключевом слове Python in, ознакомьтесь с . Официальная документация для функции , а для метода

any()
официальной документацией здесь
any доступна здесь
.count она находится здесь.
Проверьте, содержит ли список Python элемент, используя in
Проверьте, не содержит ли список Python элемент, используя not in
Проверьте, содержит ли список Python элемент, используя счетчик
Проверьте, содержит ли список Python элемент, используя любой
Проверьте, содержит ли список Python элемент, используя цикл for
Заключение