如何将 Pyomo 的模型输出存储在数据帧中？

如何解决如何将 Pyomo 的模型输出存储在数据帧中？

我已经创建了一个优化模型，并且得到了如下的模型输出。

model.value()
model.pprint()

1 Objective Declarations
    value : Size=1,Index=None,Active=True
        Key  : Active : Sense    : Expression
        None :   True : minimize : 5000.0*x[A,Jan] + 180*y[A,Jan] + 4583.333333333333*x[B,Jan] + 150*y[B,Jan] + 4416.666666666667*x[C,Jan] + 160*y[C,Jan] + 5000.0*x[A,Feb] + 180*y[A,Feb] + 4583.333333333333*x[B,Feb] + 150*y[B,Feb] + 4416.666666666667*x[C,Feb] + 160*y[C,Feb] + 5000.0*x[A,Mar] + 180*y[A,Mar] + 4583.333333333333*x[B,Mar] + 150*y[B,Mar] + 4416.666666666667*x[C,Mar] + 160*y[C,Mar] + 5000.0*x[A,Apr] + 180*y[A,Apr] + 4583.333333333333*x[B,Apr] + 150*y[B,Apr] + 4416.666666666667*x[C,Apr] + 160*y[C,Apr] + 5000.0*x[A,May] + 180*y[A,May] + 4583.333333333333*x[B,May] + 150*y[B,May] + 4416.666666666667*x[C,May] + 160*y[C,May] + 5000.0*x[A,Jun] + 180*y[A,Jun] + 4583.333333333333*x[B,Jun] + 150*y[B,Jun] + 4416.666666666667*x[C,Jun] + 160*y[C,Jun] + 5000.0*x[A,Jul] + 180*y[A,Jul] + 4583.333333333333*x[B,Jul] + 150*y[B,Jul] + 4416.666666666667*x[C,Jul] + 160*y[C,Jul] + 5000.0*x[A,Aug] + 180*y[A,Aug] + 4583.333333333333*x[B,Aug] + 150*y[B,Aug] + 4416.666666666667*x[C,Aug] + 160*y[C,Aug] + 5000.0*x[A,Sep] + 180*y[A,Sep] + 4583.333333333333*x[B,Sep] + 150*y[B,Sep] + 4416.666666666667*x[C,Sep] + 160*y[C,Sep] + 5000.0*x[A,Oct] + 180*y[A,Oct] + 4583.333333333333*x[B,Oct] + 150*y[B,Oct] + 4416.666666666667*x[C,Oct] + 160*y[C,Oct] + 5000.0*x[A,Nov] + 180*y[A,Nov] + 4583.333333333333*x[B,Nov] + 150*y[B,Nov] + 4416.666666666667*x[C,Nov] + 160*y[C,Nov] + 5000.0*x[A,Dec] + 180*y[A,Dec] + 4583.333333333333*x[B,Dec] + 150*y[B,Dec] + 4416.666666666667*x[C,Dec] + 160*y[C,Dec]

现在我正在尝试将此输出存储在数据框中，并将其以表格格式导出到 excel，但似乎没有任何效果。

这是我正在尝试的代码。

results_df = pd.DataFrame(model.pprint())
results_df.to_excel("output.xlsx")

但是创建的 excel 是空白的。