方法一：通过for循环
li = [i for i in range(10)]
for i in li:
print(i)
方法二：通过while循环
# 虽然for循环已经很好用了，但是在有些情况下，使用while循环可以更灵活
# 只需要将判断条件设置为小于列表长度，即可完成列表通过while循环的遍历
li = [i for i in range(10)]
i = 0
while i <len(li):
print(li[i])
i += 1
方法三：配合enumerate使用，同时获取列表的索引
li = [i + 1 for i in range(10)]
# 此时，i为一个元组，元组的第一个元素为索引，第二个元素为原列表的元素
# 因此，在遍历列表的同时，需要同时获取坐标的情况下，可以配合enumerate()一起使用
for i in enumerate(li):
print(i)
字典的遍历
字典的遍历和列表有一些不同，因为字典有键和值两个关键部分。默认的遍历情况，是遍历字典的键，当然，可以通过字典的键取得值，也可以直接遍历值，或者直接遍历键和值。
方法一：直接使用for循环
直接使用for循环对一个字典进行遍历，默认取得的是字典的键
dt = {i: i + 1 for i in range(10)}
for i in dt:
print("字典的键：", i) # 字典的键
print("字典的值：", dt[i]) # 字典的值
方法二：遍历dict.keys()
这种方法与方法一的效果其实是一样的，同样是获取字典的键
dt = {i: i + 1 for i in range(10)}
for i in dt.keys():
print("字典的键：", i) # 字典的键
print("字典的值：", dt[i]) # 字典的值
方法三：遍历dict.values()
这种方法与方法一和二很不相同，因为它只获取了字典的值
dt = {i: i + 1 for i in range(10)}
# 这是很特殊的方法，因为它没有获取字典的键
for i in dt.values():
print("字典的值：", i) # 此时i不再是字典的键，而是值
方法四：遍历dict.items()
这种方法一般来说要更好，因为它同时获取到了字典的键和值，而且性能上要高于先获取键，再通过键获取对应的值
dt = {i: i + 1 for i in range(10)}
for i in dt.items():
print("字典的键值对：", i)
print("字典的键：", i[0])
print("字典的值：", i[1])
总结
1，列表的遍历比较简单，除了配合enumerate()使用，可以同步获取索引以外，并没有特别值得纠结的。
2，字典的遍历方法比较多，其中第四种是能适用于一切情况的，前两种也可以适用于一切情况，但是如果你同时需要获取键和值，性能不如第四种要好。第三种比较特别，除非你真的只需要字典的值，否则它在多数情况下是不能够满足需求的。
1 遍历DataFrame的三种方法2 按列遍历
3 按行遍历
3.1 第一种方法
3.2 第二种方法
4 遍历DataFrame某一列(行)数据
4.1 获取frame的index属性,然后使用frame[列索引].get(行索引)获得对应的值
4.2 获取frame的column属性,然后使用frame[列索引].get(行索引)获得对应的值
5 获取某一个值
5.1 DataFrame.at[行索引,列索引]获取某一个值
5.2 DataFrame.iat[默认行索引,默认列索引]获取某一个值
5.3 DataFrame.loc[行索引,列索引]获取某个值,与at不同的是,只输入某一参数,获得某一行或某一列
5.4 DataFrame.iloc[默认行索引,默认列索引]获取某个值,与iat不同的是,只输入某一参数,获得某一行或某一列:
python循环遍历excel总是出现表头的解决办法。1、找出当前工作目录中的所有CSV文件。
2、跳过第一行，将内容写入一个新的CSV文件。
3、循环遍历从os.listdir()得到的文件列表，跳过非CSV文件。
4、创建一个CSVReader对象，读取该文件的内容，利用line_num属性确定要跳过哪一行。
5、创建一个CSVWriter对象，将读入的数据写入新文件。针对这个项目，打开一个新的文件编辑器窗口，并保存为removeCsvHeader.py。
