用python实现以下功能，读取测试数据的列名，但其中某一列不进行建模，只是起到标识的作用，建模结束后，预测结果和训练结果分别保存到excel里面，将不参与建模的那一列一起保存

以下是一个简单的Python代码示例，可以读取数据的列名，但其中某一列不进行建模，只是起到标识的作用，建模结束后，预测结果和训练结果分别保存到Excel里面，将不参与建模的那一列一起保存。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_excel('test_data.xlsx')

# 获取列名，不参与建模的列名为label
columns = data.columns
features = [col for col in columns if col != 'label']

# 根据标识列划分数据
train_data = data[data['label']=='train']
test_data = data[data['label']=='test']

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(train_data[features], train_data['target'])

# 预测并保存结果
train_data['pred'] = model.predict(train_data[features])
train_data.to_excel('train_result.xlsx', index=False)

test_data['pred'] = model.predict(test_data[features])
test_data.to_excel('test_result.xlsx', index=False)

该代码首先读取数据，并获取列名。然后根据标识列（这里为'label'）将数据分成训练数据和测试数据。接着使用LinearRegression模型进行训练，然后对训练数据和测试数据进行预测，并将预测结果和原始数据一起保存到Excel文件中。在保存结果时，可以使用to_excel方法将DataFrame保存为Excel文件，并设置index=False以避免保存行索引。