用python读取用{}括起来的数据并将其保存到一个列表中

可以使用 Python 的 eval() 函数将包含在大括号 {} 中的数据转换为列表。示例代码如下：

data_str = '{1, 2, 3, 4, 5}'  # 假设数据保存在字符串中
data_list = eval(data_str)
print(data_list)  # 输出 [1, 2, 3, 4, 5]

当然，要注意安全性问题，确保数据是来自可靠来源，避免使用 eval() 函数解析恶意数据。

相关问题

python读取excel找不到本地路径

如果你在 Python 中读取 Excel 文件时遇到了找不到本地路径的问题，可能是以下几个原因：

1. 路径拼写错误：请确保路径的拼写正确，包括目录和文件名。如果使用 Windows 系统，请使用双反斜杠 `\\` 或单斜杠 `/` 来分隔目录。

2. 路径中包含空格：如果路径中包含空格，请使用双引号将路径括起来，例如 `"C:\\Users\\UserName\\My Documents\\My Excel File.xlsx"`。

3. 文件不存在：请确保文件路径和文件名正确，如果文件不存在，Python 就会报错。

4. 文件被占用：如果 Excel 文件正在被其他程序占用，Python 可能无法读取该文件。请尝试关闭 Excel 程序，或者复制一份文件并读取复制的文件。

在编写 Python 代码时，建议使用绝对路径来读取文件，这样可以避免出现路径错误。例如：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('C:\\Users\\UserName\\My Documents\\My Excel File.xlsx')

# 处理数据
...

# 保存到新的 Excel 文件中
df.to_excel('C:\\Users\\UserName\\My Documents\\My New Excel File.xlsx', index=False)

如果你仍然无法解决问题，请提供更多的上下文和代码，以便我能够帮助你更好地解决问题。

python读取csv能不能加where条件

在Python中读取CSV文件时，可以使用pandas库中的read_csv()方法来读取CSV文件。而要加入where条件，可以使用pandas库的DataFrame对象中的query()方法。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用query方法加入where条件
df_filtered = df.query('column_name == "filter_value"')

# 打印过滤后的结果
print(df_filtered)

在上面的代码中，我们通过pandas库读取了一个名为data.csv的CSV文件，并通过query方法加入了一个where条件，筛选出了符合条件的行数据并保存到了一个名为df_filtered的DataFrame对象中。然后我们打印了筛选后的结果。

需要注意的是，在使用query方法时，需要将列名放在引号中并使用双引号括起来。如果需要使用变量作为筛选条件，可以使用f字符串来实现。例如：

column_name = 'age'
filter_value = 18
df_filtered = df.query(f'{column_name} == {filter_value}')