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with pd.ExcelWriter(...) as writer可以将多个内容写入一个 Excel 文件中。具体地说，它创建了一个Excel 文件写入器，使得我们可以在一个文件中创建多个工作表（Sheet）。
with pd.ExcelWriter("模型指标和损失值.xlsx") as writer:metrics_df.to_excel(writer, sheet_name="Metrics", index=False)losses_df.to_excel(writer, sheet_name="Losses", index=False)
with pd.ExcelWriter(...) as writer 详解
1. pd.ExcelWriter("模型指标和损失值.xlsx")
pd.ExcelWriter是 Pandas 提供的类，用于将数据写入 Excel 文件（.xlsx格式）。"模型指标和损失值.xlsx"是要保存的 Excel 文件的名称。在运行代码时会创建这个文件，如果文件已存在，会覆盖原内容。- 通过
pd.ExcelWriter，我们可以在同一个 Excel 文件中创建不同的工作表（sheet）。
2. with 语句的作用
with ... as writer:表示以上下文管理的方式使用ExcelWriter，可以确保写入操作完成后自动关闭文件。- 上下文管理的方式 (
with) 可以有效管理文件资源，防止文件写入后忘记关闭导致的数据损坏。
3. writer 的作用
writer是pd.ExcelWriter实例的句柄，用于控制文件写入过程。
4. to_excel(writer, sheet_name="Metrics", index=False)
metrics_df.to_excel(writer, sheet_name="Metrics", index=False)将metrics_df数据写入到writer所指定的 Excel 文件的"Metrics"工作表中。sheet_name="Metrics"表示创建的工作表名称为"Metrics"。index=False表示不将数据框的索引写入 Excel 表中。
5. to_excel(writer, sheet_name="Losses", index=False)
losses_df.to_excel(writer, sheet_name="Losses", index=False)将losses_df数据写入到 Excel 文件的"Losses"工作表中。- 因此，最终的 Excel 文件将有两个工作表，一个名为
"Metrics"，另一个名为"Losses"，每个工作表分别包含metrics_df和losses_df的数据。
代码示例解释
import pandas as pd# 示例数据
metrics_df = pd.DataFrame({"MSE": [0.1], "RMSE": [0.3], "MAE": [0.2], "R2 Score": [0.9]})
losses_df = pd.DataFrame({"Epoch": list(range(1, 101)), "Train Loss": [0.5] * 100, "Test Loss": [0.6] * 100})# 使用 pd.ExcelWriter 写入多个工作表
with pd.ExcelWriter("模型指标和损失值.xlsx") as writer:metrics_df.to_excel(writer, sheet_name="Metrics", index=False) # 创建 Metrics 工作表losses_df.to_excel(writer, sheet_name="Losses", index=False) # 创建 Losses 工作表# 输出结果
print("Excel 文件已创建，包含两个工作表：'Metrics' 和 'Losses'。")
运行结果
此代码将创建一个名为 "模型指标和损失值.xlsx" 的 Excel 文件，包含两个工作表：
"Metrics"：包含metrics_df的数据（例如模型的 MSE、RMSE、MAE、R² 等）。"Losses"：包含losses_df的数据（例如每个 epoch 的训练损失和测试损失）。
这样可以在一个文件中查看多个内容，便于分析和共享。