如何将excel表中的数据正确分配给python/pyomo（具体模型）上的参数

我目前有一个具体的模型，包括以下几组：

model.m = Set(initialize= ['m1', 'm2', 'm3', 'm4'])
model.p = Set(initialize= ['p1','p2','p3','p4','p5','p6','p7','p8','p9','p10',\
                           'p11','p12','p13','p14','p15','p16','p17','p18','p19',\
                               'p20','p21','p22','p23','p24'])

我使用pandas读取excel数据：

df = pd.read_excel('data.xls', sheet_names= 'data1', )
df.head()

现在我尝试将数据分配给参数：

model.E1 = Param(model.m, model.p, initialize = df.iloc[0:4,1:25].values)

它可以很好地分配值（我已经使用“打印”进行了检查），但是当我尝试时：

print(model.E1['m1', 'p2'])

---

它打印所有m和p的所有值，而不是[m1，p2]的值。这意味着参数无法区分与集合相关的值。有人能告诉我如何正确执行吗？

这可能是因为

df.iloc[0:4,1:25].values

提供了一个numpy数组，而不是字典。据我所知，Pyomo使用字典来初始化参数，并从字典键在每个索引处解释参数的值

对于model.m X model.p中的所有索引，初始化的参数需要看起来像

{（'m1'，'p1'）：val1，（'m1'，'p2'）：val2，…}

---

否则，Pyomo假设传递给

initialize

的numpy数组是每个索引所需要的。它无法从一个numpy数组中分辨出要分配给哪个索引的值。

回答了我自己的问题

从excel中读取数据后：

创建一个空字典：

Dict1 = dict()

  model.E = Param(model.m, model.p, initialize = Dict1)

迭代行（用m表示）和列（用p表示），并用值填充空字典：

   for m in df.index:
        for p in df.columns:
            Dict1[m, p] = float(df[p][m])

注意，m和p是临时指标；它们可以替换为行、列或任何您希望用以表示它们的内容。相反，df.index表示行标题，df.columns表示列标题

使用相关字典初始化参数：

Dict1 = dict()

  model.E = Param(model.m, model.p, initialize = Dict1)

通过打印参数中的值进行测试：

print(model.E['m1', 'p2'])

---

请包括所有

import

行，因为我们无法访问

data.xls

。