以下是一个使用Python和Pandas库遍历数据帧列表以生成热图并保存的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据帧列表
data_frames = [df1, df2, df3]  # 替换为实际的数据帧列表

# 遍历数据帧列表
for i, df in enumerate(data_frames):
    # 生成热图
    plt.figure()
    plt.imshow(df, cmap='hot', interpolation='nearest')
    plt.colorbar()
    plt.title(f"Heatmap {i+1}")
    
    # 保存热图
    plt.savefig(f"heatmap_{i+1}.png")
    
    # 关闭图形窗口（可选）
    plt.close()

在这个示例中，我们假设已经创建了一个数据帧列表data_frames，其中包含要生成热图的数据帧。在循环中，我们使用enumerate函数来获取数据帧列表中每个数据帧的索引和值。然后，通过使用imshow函数生成热图，并使用colorbar函数添加颜色条。我们还使用title函数添加标题以区分每个热图。最后，我们使用savefig函数将每个热图保存为PNG文件，并使用索引号来为每个热图命名。

请注意，这个示例中的生成热图的代码是根据假设的数据帧而编写的。你需要根据你的实际数据帧进行相应的更改和调整。