整个dataset一共12个月的数据，如何用for month in range 循环提取每个月的数据？
假如是如2020-01-01这样日期数据，可使用pandas提取。
样例数据：
date,open,close,high,low,volume
2021-01-04,4.31,4.42,4.45,4.31,84006.0
2021-01-05,4.45,4.3,4.46,4.26,93427.0
2021-01-06,4.29,4.19,4.3,4.14,91958.0
2021-01-07,4.19,3.98,4.19,3.96,95370.0
2021-02-01,3.95,4.04,4.05,3.93,54993.0
2021-02-02,4.13,4.04,4.13,4.02,45825.0
2021-02-03,4.04,4.03,4.16,3.97,63093.0
2021-02-04,4.0,3.98,4.04,3.93,52044.0
2021-03-01,4.9,5.14,5.28,4.86,258844.0
2021-03-02,5.07,4.78,5.09,4.74,191115.0
2021-03-03,4.78,4.86,4.97,4.68,141404.0
2021-03-04,4.82,4.75,4.9,4.73,93465.0
参考代码：
import pandas as pd
df=pd.read_csv('data/600889_1.csv')
for i in range(1,13):
x=str(i).zfill(2)
if any(df['date'].str[5:7]==x):
df0=df[df['date'].str[5:7]==x]
print(df0)
df0.to_csv(f'data/600889_1_{x}.csv',index=False)
如有帮助，请点采纳。
既然最终目的是通过for循环提取每个月的数据，不妨用分解法逐个击破，下面提供思路如下:
（1）要实现循环提取，那么就得想办法把数据组装成一个list（列表）；
（2）要把Excel表格数据转换成list，你可以逐行读取，也可以使用成熟的numpy库，推荐使用numpy，具体用户可以自行搜索一下；
（3）Excel表格其实就是一个矩阵数据，特别适合用numpy读取，因为numpy本就是为此而生的，所以当你用numpy读取一个二维Excel表格后，结果本就是一个矩阵数组（一般是嵌套列表，即:list嵌套list）；
（4）根据Excel表格数据特征，有可能读取出来的数据不太符合你的需求，所以你可能要考虑转置（行列互换），你可以先在Excel中转置后用Python numpy读取。也可以先读取，然后用代码转置
最后你会发现，根据最终目的逆推进行数据处理与数据组装才是核心（如何组装以及组装过程才是个人真正需要思考的地方），实现过程无非是各种Python库的应用，numpy和pandas库可以好好学学哦，希望能帮到你～
dataset =［1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 ］
for month in dataset:
print (month)
#按你的说法dataset应该是一个列表，如果要用in range方式的话应该是如下方式：
for i in range(len(dataset)):
mouth = dataset[i]
#也可以是：
for mouth in dataset:
print(mouth)
#如果dataset不是列表，那需要根据dataset的格式再考虑如何实现
这个要看你month 如何命名的，如果是1-12月这样命名就用：
for month in range(1,13):
...
如果是0-1月这样命名则：
for month in range(12):
...