``` data_decode_xx = data_frame_MSG.query(f"Workarea == {data_decode[0]} and Key_Fld == {data_decode[1]}") ```结果转变为列表

这段代码是使用Pandas库中的`.query()`方法对DataFrame `data_frame_MSG` 进行筛选查询。其中，`query()`函数会返回一个新的DataFrame，条件是`Workarea`列等于变量`data_decode`的值，同时`Key_Fld`列也等于`data_decode`的值。

要将这个筛选后的DataFrame转换为列表，我们需要确保结果是单个Series或者是只有一个元素的DataFrame，因为DataFrame本身就是嵌套的列表。如果是多个元素的DataFrame，通常每一行都会是一个子列表。

首先，我们假设`query()`的结果只有一行，我们可以这样做：

# 假设`data_decode`是一个包含两个元素的列表
single_row_list = data_decode_xx.iloc.tolist()  # 取出第一行并转换为列表

如果`data_decode_xx`只包含一个元素，那么直接调用`tolist()`即可：

if len(data_decode_xx) == 1:
    single_row_list = list(data_decode_xx)  # 将DataFrame转化为列表

然而，如果`data_decode_xx`有多于一行的记录，你可能需要检查具体需求来决定如何处理。若需要每一条作为单独的列表，可以直接用`list(data_decode_xx)`。

相关问题

``` data_decode_xx = data_frame_MSG.query(f"Workarea == {data_decode[0]} and Key_Fld == {data_decode[1]}") ```改写

这个代码片段是用Pandas库在Python中执行SQL查询，目的是从名为"data_frame_MSG"的数据框中筛选出特定的工作区域（Workarea）和键字段（Key_Fld）。其中，`data_decode`是一个列表或数组，包含两个值，会被用来作为查询条件。

我们可以将其翻译成更易读的语句：

根据数据解码（data_decode）的第一个元素（`data_decode`），找到对应的工作区域（Workarea），并且匹配第二个元素（`data_decode`）所指定的键字段（Key_Fld），然后获取满足这些条件的数据行。

改写后的版本如下：

filtered_data = data_frame_MSG[
    data_frame_MSG['Workarea'] == data_decode[0]
    & data_frame_MSG['Key_Fld'] == data_decode
]

这里创建了一个新的DataFrame `filtered_data`，其中包含了工作区域为`data_decode`且键字段为`data_decode`的所有记录。