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）。

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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)

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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。