如何将Pyomo变量的结果导出到Pandas dataframe和excel中？
如何将Pyomo变量的结果导出到Pandas dataframe和excel中？
提问于 2020-03-10 15:22:30
我在一个模型中有几个Pyomo变量，其中一些有三个指数。为了解释，我的一个变量是
model.E_grid = Var(model.i, model.m, model.p, within = NonNegativeReals)这三个指数是i，m和p。在运行模型之后，我希望看到E_grid与熊猫数据中每一个i、m和p的最终值(这将允许我将其导出到excel)。例如，i1，m1，p1，21.00，i1，m1，p2，22.00等等。我已经看到了“块”方法，它尝试一次导出所有变量(例如https://or.stackexchange.com/questions/2708/pyomo-looping-over-a-variable-method)，但是它对我不起作用，因为其中一些变量只有一个索引。任何帮助，这将是非常感谢！
编辑:这就是我特别尝试过的
results_df = pd.DataFrame()
for v in model.component_objects(model.E_grid, active=True):
for i, m, p in v:
results_df.at[i,m,p, v.name] = value(v[i,m,p])
print(results_df) 但是我得到了错误ValueError:没有足够的标量访问索引器(设置)！
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2020-03-17 10:53:41
component_objects()的第一个参数应该是组件类型(例如。( Var)，而不是组件(即model.E_grid)。您可以使用.items()在IndexedComponent上迭代。
其次，您所看到的错误是由于对数据进行索引和动态设置值的方式。如果您只是想从变量值构建一个数据框架，那么只使用dict理解，然后使用pandas的dataframe构造函数可能要简单得多：
import pandas as pd
from pyomo.core import ConcreteModel, Set, NonNegativeReals, Var, value
model = ConcreteModel()
model.i = Set(initialize=[1, 2, 3])
model.m = Set(initialize=[4, 5, 6])
model.p = Set(initialize=[7, 8, 9])
model.E_grid = Var(model.i, model.m, model.p, within=NonNegativeReals, initialize=1)
E_grid_data = {(i, m, p, v.name): value(v) for (i, m, p), v in model.E_grid.items()}
df = pd.DataFrame.from_dict(E_grid_data, orient="index", columns=["variable value"])
print(df)
# variable value
# (1, 4, 7, E_grid[1,4,7]) 1
# (1, 4, 8, E_grid[1,4,8]) 1
# (1, 4, 9, E_grid[1,4,9]) 1
# (1, 5, 7, E_grid[1,5,7]) 1
# (1, 5, 8, E_grid[1,5,8]) 1
# (1, 5, 9, E_grid[1,5,9]) 1如果要将索引拆分为多个索引，现在可以对数据进行后处理。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/60620691
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