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
  • Метод Python Remove для удаления элемента списка на основе его значения
  • Python удалить все элементы, соответствующие значению
  • Метод Python Pop для удаления элемента списка на основе позиции индекса
  • Метод Python del для удаления элемента списка на основе позиции индекса и не возврата его
  • Удалить все элементы из списка Python с помощью Clear
  • Удаление элементов из списка Python с помощью нарезки
  • Удаление элементов из списка Python на основе условия
  • Заключение
  1. Python
  2. Python Lists

Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)

PreviousPython: Проверка наличия элемента в спискеNextКак перевернуть список в Python (6 способов)

Last updated 11 months ago

В этом уроке вы узнаете, как использовать Python для удаления элемента из списка. Вы узнаете, как делать это с помощью методов pop, remove, del и clear, а также как удалить один или все экземпляры элемента. Также вы узнаете, как условно удалять несколько элементов списка в Python.

Списки в Python - это изменяемые типы данных, что означает, что их можно изменять. Они также индексируемы, что означает, что их порядок имеет значение и что элементы можно получать (и изменять) по их индексной позиции. Умение работать со списками и знать, как удалять элементы, является важным навыком. Например, вы могли бы создавать игру, где необходимо удалять элементы, когда игроки их выбирают.

Python предоставляет различные методы для удаления элементов из списка. Ниже вы найдете краткое описание этих методов и как они удаляют элементы. В следующих разделах вы найдете подробные руководства по работе с этими функциями.

Метод
Что он делает

list.pop()

Удаляет элемент по указанному индексу и возвращает его

list.remove()

Удаляет первый элемент, совпадающий со значением

slicing

Можно использовать для удаления несовпадающих диапазонов данных

del statement

Удаляет элемент по индексу и не возвращает его

list.clear()

Удаляет все элементы в списке Python

Оглавление

Метод Python Remove для удаления элемента списка на основе его значения

Python позволяет легко удалить элемент списка по его значению, используя метод списка remove. Метод просматривает список на наличие первого вхождения этого значения и удаляет его.

Давайте посмотрим, как мы можем использовать метод списка .remove(), чтобы удалить элемент из списка:

# Удаление элемента из списка по значению с использованием метода .remove()
values = ['bemind.gitbook.io', 1, 2, 3, 'bemind.gitbook.io']
values.remove(1)

print(values)

# Возвращает: ['bemind.gitbook.io', 2, 3, 'bemind.gitbook.io']

Мы применили метод remove к нашему списку на месте, что означает, что нам не нужно было переназначать значения.

Что происходит, если мы пытаемся удалить элемент, которого не существует? Давайте посмотрим, что произойдет, если мы запустим следующий код:

# Удаление элемента из списка по значению с использованием метода .remove(), который не существует
values = ['bemind.gitbook.io', 1, 2, 3, 'bemind.gitbook.io']

# Вызовет исключение ValueError, так как элемент 4 отсутствует в списке
values.remove(4)

print(values)

# Возвращает: ValueError: list.remove(x): x not in list

Мы можем увидеть, что при попытке использовать метод remove для удаления элемента, которого не существует, возвращается ValueError. Если вы не уверены, что значение существует в списке и не хотите, чтобы ваша программа завершалась с ошибкой, вы можете обернуть метод в блок try

Давайте посмотрим, как это можно сделать ниже:

# Удаление элемента из списка по значению с использованием метода .remove() с обработкой исключения
values = ['bemind.gitbook.io', 1, 2, 3, 'bemind.gitbook.io']
try:
    values.remove(4)
except ValueError:
    pass
print(values)

# Возвращает: ['bemind.gitbook.io', 1, 2, 3, 'bemind.gitbook.io']

Здесь мы видим, что когда возникает ValueError, код переходит вперед и ничего не делает.

В следующем разделе вы узнаете, как использовать метод Python remove для удаления всех элементов, соответствующих значению.

Python удалить все элементы, соответствующие значению

Как показано ниже, метод Python .remove() удаляет только первый экземпляр элемента в списке. Что если вы хотите удалить все экземпляры этого элемента в списке? Чтобы достичь этого, мы можем использовать цикл while, чтобы повторять действие, пока условие истинно.

В частности, наш цикл while будет продолжать удалять элемент из нашего списка, пока он существует в списке. Посмотрим, как это работает в Python:

# Удаление всех элементов списка по значению с использованием метода .remove()
values = ['bemind.gitbook.io', 1, 2, 3, 'bemind.gitbook.io']
while 'bemind.gitbook.io' in values:
    values.remove('bemind.gitbook.io')
print(values)

# Возвращает: [1, 2, 3]

Мы видим здесь, что метод remove применяется столько раз, сколько элемент «datagy» есть в нашем списке. В этот момент код продолжает выполняться и выводит значения нашего списка.

Другой способ сделать это — использовать генератор списка. Мы можем заставить генератор списка проходить по каждому элементу в нашем списке и проверять, равен ли элемент тому, который мы хотим удалить. Если нет, то мы включаем его в наш новый список.

Посмотрим, как это выглядит на Python:

# Удаление всех элементов списка по значению с использованием генератора списка
values = ['bemind.gitbook.io', 1, 2, 3, 'bemind.gitbook.io']
values = [value for value in values if value != 'bemind.gitbook.io']
print(values)

# Возвращает: [1, 2, 3]

В приведенном выше примере мы перебрали каждый элемент нашего списка и включили значение, если оно не равно элементу, который мы хотели удалить.

В следующем разделе вы узнаете, как использовать метод pop в Python для удаления элемента списка по его индексной позиции.

Метод Python Pop для удаления элемента списка на основе позиции индекса

Метод pop в Python является распространенным методом списка, который удаляет элемент из списка и возвращает его. В то время как метод remove удаляет элемент по его значению, метод pop удаляет элемент по его индексу. При использовании метода pop мы указываем индекс элемента и удаляем его, что означает, что мы возвращаем элемент и удаляем его из списка.

Давайте посмотрим, как это работает в Python:

# Удаление элемента из списка по индексу с использованием метода .pop()
values = ['bemind.gitbook.io', 1, 2, 3, 'bemind.gitbook.io']
values.pop(0)
print(values)

# Возвращает: [1, 2, 3, 'bemind.gitbook.io']

Можно заметить, что при удалении существующего элемента, значение удаляется из списка и возвращается.

Как мы можем получить доступ к извлеченному элементу? Мы можем присвоить его переменной. Давайте посмотрим, как это сделать:

# Удаление элемента из списка по индексу с использованием метода .pop() и вывод удаленного элемента
values = ['bemind.gitbook.io', 1, 2, 3, 'bemind.gitbook.io']
item = values.pop(0)
print(item)

# Возвращает: bemind.gitbook.io

Давайте посмотрим, что произойдет, если попытаться применить метод pop к несуществующему элементу:

# Удаление элемента из списка по индексу с использованием метода .pop(), который не существует
values = ['bemind.gitbook.io', 1, 2, 3, 'bemind.gitbook.io']

# Вызовет исключение IndexError, так как индекс 6 выходит за границы списка
values.pop(6)

print(values)

# Возвращает: IndexError: pop index out of range

Мы видим, что при попытке удалить несуществующий элемент возвращается IndexError.

В следующем разделе вы узнаете, как удалить элемент с помощью метода del по индексу списка, но не возвращать его.

Метод Python del для удаления элемента списка на основе позиции индекса и не возврата его

Оператор del в Python аналогичен методу pop в том, что он удаляет элемент списка по его позиции. Он отличается от метода pop тем, что метод удаляет элемент, но не возвращает его.

Оператор del идет дальше и позволяет нам удалить срез элементов из списка.

Давайте посмотрим, как мы можем сделать и то, и другое, используя оператор del в Python:

# Удаление элементов из списка по значению с использованием оператора del
values = ['bemind.gitbook.io', 1, 2, 3, 'bemind.gitbook.io']
del values[0]
print(values)
# Возвращает: [1, 2, 3, 'bemind.gitbook.io']

values = ['bemind.gitbook.io', 1, 2, 3, 'bemind.gitbook.io']
del values[1:3]
print(values)
# Возвращает: ['bemind.gitbook.io', 3, 'bemind.gitbook.io']

Мы можем видеть, что в Python мы можем удалить как отдельный элемент, так и срез элементов из списка.

Но что происходит, когда мы пытаемся удалить элемент на позиции, которая не существует? Мы получаем IndexError. Давайте посмотрим, как это происходит:

# Удаление элемента из списка по индексу с использованием оператора del, который не существует
values = ['bemind.gitbook.io', 1, 2, 3, 'bemind.gitbook.io']

# Вызовет исключение IndexError, так как индекс 10 выходит за границы списка
del values[10]

print(values)
# Возвращает: IndexError: list assignment index out of range

В следующем разделе вы узнаете, как удалить все элементы из списка в Python, используя метод clear.

Удалить все элементы из списка Python с помощью Clear

Могут быть моменты, когда вы захотите удалить все элементы из списка в Python – именно здесь метод .clear() приходит на помощь. Метод clear работает непосредственно с объектом списка, что означает, что нам не нужно переназначать список, чтобы его очистить.

Давайте посмотрим, как можно использовать метод clear для удаления всех элементов из списка в Python:

# Очистка всего списка в Python
values = ['bemind.gitbook.io', 1, 2, 3, 'bemind.gitbook.io']

values.clear()
print(values)

# Возвращает: []

Мы видим, что при применении метода clear к списку, все элементы удаляются из этого списка, возвращая пустой список.

В следующем разделе вы узнаете, как удалять элементы из списка Python с использованием срезов.

Удаление элементов из списка Python с помощью нарезки

Мы также можем удалить элементы из списка, просто используя срезы. Преимуществом этого подхода является то, что мы можем обратить метод срезов с помощью метода del, указывая элементы, которые хотим оставить.

Например, если мы хотим сохранить все элементы, кроме первого и последнего, мы могли бы написать следующее:

# Удаление элементов из списка с использованием среза
values = ['bemind.gitbook.io', 1, 2, 3, 'bemind.gitbook.io']
values = values[1:-1]
print(values)
# Возвращает: [1, 2, 3]

Здесь мы переназначаем список Python на его срез, чтобы иметь возможность фильтровать элементы среза.

В следующем разделе вы узнаете, как использовать Python для удаления элементов из списка по условию.

Удаление элементов из списка Python на основе условия

В этом финальном разделе вы научитесь удалять элементы из списка Python условно. Например, вы можете удалить нечисловые элементы из списка или удалить только нечетные числа из списка.

Давайте посмотрим, как мы можем использовать генератор списков, чтобы удалить все нечисловые элементы из нашего списка:

# Удаление элементов из списка с условием
values = ['bemind.gitbook.io', 1, 2, 3, 'bemind.gitbook.io']
values = [item for item in values if str(item).isdigit()]

print(values)
# Возвращает: [1, 2, 3]

Здесь мы перебираем наш список и проверяем, является ли элемент числовым значением. Если да, то добавляем его в наш список. Если нет, то не включаем его.

Также мы можем удалить все нечётные элементы из списка, используя генератор списков в Python:

# Удаление элементов из списка с условием
values = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
values = [item for item in values if item % 2 == 0]

print(values)
# Возвращает: [2, 4, 6]

В приведенном выше примере мы используем оператор деления по модулю, чтобы определить, является элемент четным или нечетным. Любой четный элемент при делении на 2 даст остаток 0. Соответственно, любой нечетный элемент даст остаток 1. Из-за этого мы можем использовать списковое включение, чтобы удалить все нечетные числа из списка.

Заключение

В этом учебном пособии вы узнали, как использовать Python для удаления элементов из списка. Вы узнали, как использовать методы pop, del, remove для удаления элементов из списка, включая то, когда использовать каждый метод и их достоинства и недостатки. Наконец, вы узнали, как условно удалять элементы из списка, используя списковые включения в Python.

Мы достигнем этого, используя включения списков в Python, Включения списков позволяют нам создавать новые списки, итерируя по объекту-итерируемому, например, по списку.

Чтобы узнать больше о методе списка Python .remove(), ознакомьтесь с .

которые я подробно рассматриваю здесь.
официальной документацией здесь
Метод Python Remove для удаления элемента списка на основе его значения
Python удалить все элементы, соответствующие значению
Метод Python Pop для удаления элемента списка на основе позиции индекса
Метод Python del для удаления элемента списка на основе позиции индекса и не возврата его
Удалить все элементы из списка Python с помощью Clear
Удаление элементов из списка Python с помощью нарезки
Удаление элементов из списка Python на основе условия
Заключение