使用内置函数列():

for idx, x in enumerate(xs):
    print(idx, x)

它是非皮托尼的手动索引通过 i 在范围(len(xs)): x = xs(i) 或手动管理一个额外的状态变量。

查看 PEP 279 更多信息

除了上述所有优秀的答案之外,这里还有解决这个问题的解决方案,当与Pandas系列对象一起工作时。在许多情况下,Pandas系列有自定义/独特的指标(例如,独特的识别线),无法通过列出的()函数访问。

下面我们可以看到,列表()不会给我们所需的结果:

id, x in enumerate(xs): print("id #{} = {}".format(id, x)) 输出: # id #0 = 8 # id #1 = 23 # id #2 = 45

我们可以使用.items( ) 访问一个 pandas 系列的指标,以便使用 A for loop:

对于 id, x 在 xs.items(): 打印("id #{} = {}".format(id, x)) 输出: # id #G923002 = 8 # id #G923004 = 23 # id #G923005 = 45

首先,指数将从 0 到 4. 编程语言开始从 0 计算; 不要忘记,或者你会遇到一个 index-out-of-bounds 例外。

for x in range(0, 5):

请记住,我写了0到5因为旋转停止一个数字之前的最高。

要获得指数的值,使用

list[index]

接入指数与性能平衡方法

在 Python 3.7 中访问列表指数的最快方法是使用小、中等和大列表的列表方法。

请在下面的代码样本中查看可以使用的不同方法,以便在列表和访问指数值和其性能测量(我认为这对您有用):

# Using range
def range_loop(iterable):
    for i in range(len(iterable)):
        1 + iterable[i]

# Using enumerate
def enumerate_loop(iterable):
    for i, val in enumerate(iterable):
        1 + val

# Manual indexing
def manual_indexing_loop(iterable):
    index = 0
    for item in iterable:
        1 + item
        index += 1

查看下面的每个方法的性能测量:

from timeit import timeit

def measure(l, number=10000):
    print("Measure speed for list with %d items" % len(l))
    print("range: ", timeit(lambda :range_loop(l), number=number))
    print("enumerate: ", timeit(lambda :enumerate_loop(l), number=number))
    print("manual_indexing: ", timeit(lambda :manual_indexing_loop(l), number=number))

# Measure speed for list with 1000 items
measure(range(1000))
# range:  1.161622366
# enumerate:  0.5661940879999996
# manual_indexing:  0.610455682

# Measure speed for list with 100000 items
measure(range(10000))
# range:  11.794482958
# enumerate:  6.197628574000001
# manual_indexing:  6.935181098000001

# Measure speed for list with 10000000 items
measure(range(10000000), number=100)
# range:  121.416859069
# enumerate:  62.718909123
# manual_indexing:  69.59575057400002

因此,使用列出的方法是当指数需要时最快的 iteration 方法。

下面添加一些有用的链接:

在 Python 2.X 中,范围和 xrange 函数有什么区别? 使用列表或使用 xrange 在 Python 中使用列表更快的是什么? 范围(len(list)) 或列表(list)?

古老的风格:

for ix in range(len(ints)):
    print(ints[ix])

列表理解:

[ (ix, ints[ix]) for ix in range(len(ints))]

>>> ints
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> for ix in range(len(ints)): print ints[ix]
... 
1
2
3
4
5
>>> [ (ix, ints[ix]) for ix in range(len(ints))]
[(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5)]
>>> lc = [ (ix, ints[ix]) for ix in range(len(ints))]
>>> for tup in lc:
...     print(tup)
... 
(0, 1)
(1, 2)
(2, 3)
(3, 4)
(4, 5)
>>> 

要在列表理解中打印一个(指数、值)的<unk>,使用一个为旋转:

ints = [8, 23, 45, 12, 78]
print [(i,ints[i]) for i in range(len(ints))]

出口:

[(0, 8), (1, 23), (2, 45), (3, 12), (4, 78)]