for i, row in enumerate(data):

这段代码使用了Python中的enumerate函数，用于遍历列表data中的元素，并返回元素的索引和值。具体来说，for循环中的语句"for i, row in enumerate(data):"将列表data中的每个元素赋值给变量row，并将该元素的索引赋值给变量i。这样，在循环体内部就可以通过变量i和row来访问和操作列表中的元素了。

范例：

data = [('预约码', '车牌号码', '进校时间段', '出校时间段', '进校校区')]
for i in car_orders:
    data.append((i.order_number, i.car_number, i.during_in_time, i.during_out_time, i.in_school))

for i, row in enumerate(data):
    print("索引：", i)
    print("值：", row)

输出：

索引： 0
值： ('预约码', '车牌号码', '进校时间段', '出校时间段', '进校校区')
索引： 1
值： (i.order_number, i.car_number, i.during_in_time, i.during_out_time, i.in_school)

相关问题

修改代码使列标题不输出：for i,row in enumerate(data[1:]): print(row)

可以通过在循环之前添加一行代码来实现不输出列标题，代码如下：

header = data[0] # 获取列标题
for row in data[1:]:
    print(row)

这里将第一行数据（即列标题）赋值给变量`header`，然后在循环中只打印从第二行开始的数据行，这样就达到了不输出列标题的效果。

1:f = open(path, 'r', encoding='utf-8') 2:reader = csv.reader(f) 3:data = [row for row in reader] 4:dg = nx.DiGraph() 5:for i, row in enumerate(data): 6: if i==0: 7: dg.add_node(root) 8: dg.nodes[][] 9: else: 10: dg.add_node(a) 11: dg.add_node(b) 12: dg.add_edge(a,b) 13: dg.nodes[][] 14: end if 15:end for这段代码的时间复杂度和空间复杂度是多少

时间复杂度：
1. 打开文件并读取数据，时间复杂度为O(n)。
2. csv.reader() 函数的时间复杂度为O(1)。
3. 列表推导式的时间复杂度为O(n)。
4. 创建一个空的有向图，时间复杂度为O(1)。
5. 循环遍历数据，时间复杂度为O(n)。
6. 判断当前行是否为第一行，时间复杂度为O(1)。
7. 添加根节点，时间复杂度为O(1)。
8. 更新根节点的属性，时间复杂度为O(1)。
9. 如果不是第一行，则继续执行下面的代码，时间复杂度为O(1)。
10. 添加节点 a，时间复杂度为O(1)。
11. 添加节点 b，时间复杂度为O(1)。
12. 添加一条从 a 到 b 的有向边，时间复杂度为O(1)。
13. 更新节点 a 和节点 b 的属性，时间复杂度为O(1)。
14. 结束 if 语句，时间复杂度为O(1)。
15. 结束 for 循环，时间复杂度为O(1)。

因此，总的时间复杂度为 O(n)。

空间复杂度：
1. 打开文件并读取数据，空间复杂度为O(n)。
2. csv.reader() 函数的空间复杂度为O(1)。
3. 列表推导式的空间复杂度为O(n)。
4. 创建一个空的有向图，空间复杂度为O(1)。
5. 循环遍历数据，空间复杂度为O(1)。
6. 判断当前行是否为第一行，空间复杂度为O(1)。
7. 添加根节点，空间复杂度为O(1)。
8. 更新根节点的属性，空间复杂度为O(1)。
9. 如果不是第一行，则继续执行下面的代码，空间复杂度为O(1)。
10. 添加节点 a，空间复杂度为O(1)。
11. 添加节点 b，空间复杂度为O(1)。
12. 添加一条从 a 到 b 的有向边，空间复杂度为O(1)。
13. 更新节点 a 和节点 b 的属性，空间复杂度为O(1)。
14. 结束 if 语句，空间复杂度为O(1)。
15. 结束 for 循环，空间复杂度为O(1)。

因此，总的空间复杂度为 O(n)。