data['mol'] = data['smiles'].apply(lambda x: Chem.MolFromSmiles(x)) print("data:",data.shape) data= data.dropna(axis=0) print("data:",data.shape) data['tpsa'] = data['mol'].apply(lambda x: Descriptors.TPSA(x)) data['mol_w'] = data['mol'].apply(lambda x: Descriptors.ExactMolWt(x)) data['num_valence_electorons'] = data['mol'].apply(lambda x: Descriptors.NumValenceElectrons(x)) data['num_heteroatoms'] = data['mol'].apply(lambda x: Descriptors.NumHeteroatoms(x)) from sklearn.model_selection import train_test_split y = data.pIC51.values X = data.drop(columns=['smiles','pIC51','mol']) x_train,x_test ,y_train,y_test = train_test_split(X, y, test_size=.20,random_state=42) X.index = range(0,1974)

这是一个Python代码片段，用于对数据文件进行处理和划分。具体来说，代码首先通过将smiles列中的每个SMILES字符串转换为分子对象，将其存储在新的mol列中。然后，代码删除包含空值的行。接下来，代码使用rdkit库中的Descriptors函数，计算每个分子的Topological Polar Surface Area(TPSA)、分子质量、价电子数和非碳原子数，并将这些特征存储在新的列中。最后，代码使用sklearn库的train_test_split函数，将数据划分为训练集和测试集，并将原始数据的索引重置为0-1973。其中，y表示目标变量，即pIC51值，X表示所有特征，包括smiles、mol和计算出的特征，x_train、x_test、y_train和y_test表示训练集和测试集的输入和输出。

相关问题

# 转换SMILES为分子指纹 smiles = data['SMILES'] fps = [] for smi in smiles: mol = Chem.MolFromSmiles(smi) fp = rdFingerprintGenerator.GetCountFPs([mol])[0] fps.append(fp.ToBitString())

你提供的代码是将SMILES转换为分子指纹，并将分子指纹表示为字符串（使用 `ToBitString()` 方法）。请注意，这种表示形式是一种二进制字符串，而不是数值数组。如果你想将分子指纹作为数值特征使用，你可以进一步将这些字符串转换为数值数组。

以下是修改后的代码，演示了如何将分子指纹字符串转换为数值数组：

import pandas as pd
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import rdFingerprintGenerator
import numpy as np
import xgboost as xgb

# 读取数据集
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# 转换SMILES为分子指纹
smiles = data['SMILES']
fps = []
for smi in smiles:
    mol = Chem.MolFromSmiles(smi)
    fp = rdFingerprintGenerator.GetCountFPs([mol])[0]
    fps.append(fp.ToBitString())

# 将分子指纹字符串转换为数值数组
fps_array = np.array([list(fp) for fp in fps], dtype=int)

# 将分子指纹加入数据集
data['Fingerprint'] = fps_array.tolist()

# 准备训练数据
X = np.array(data['Fingerprint'])
y = np.array(data['target_variable'])

# 定义XGBoost模型
model = xgb.XGBClassifier()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 进行预测
predictions = model.predict(X)

请注意，在这个示例中，我们将分子指纹字符串转换为了一个由0和1组成的数值数组（使用 `np.array` 和 `list(fp)`）。这样，分子指纹可以作为数值特征被正确处理和使用。

for smiles in smiles_list: mol = Chem.MolFromSmiles(smiles) mols.append(mol) def fragment_score(mols, fragment_lib): fragments = set() for mol in mols: mol_fragment = Chem.GetMolFrags(mol, asMols=True) for mol_frag in mol_fragment:优化这段代码

这段代码可以进行如下优化：

1. 使用列表推导式替换 for 循环添加元素到列表的操作，可以让代码更简洁：

mols = [Chem.MolFromSmiles(smiles) for smiles in smiles_list]

2. 可以使用集合推导式替换双重循环添加元素到集合的操作，可以让代码更简洁：

fragments = {mol_frag for mol in mols for mol_frag in Chem.GetMolFrags(mol, asMols=True)}

3. 可以使用生成器表达式替换列表推导式，可以避免创建中间结果列表，提高代码的效率：

mols = (Chem.MolFromSmiles(smiles) for smiles in smiles_list)

4. 可以使用列表生成器替换集合推导式，可以避免创建中间结果集合，提高代码的效率：

fragments = [mol_frag for mol in mols for mol_frag in Chem.GetMolFrags(mol, asMols=True)]

综上所述，优化后的代码可以写成以下几种形式：

1. 使用列表推导式和集合推导式：

mols = [Chem.MolFromSmiles(smiles) for smiles in smiles_list]
fragments = {mol_frag for mol in mols for mol_frag in Chem.GetMolFrags(mol, asMols=True)}

2. 使用生成器表达式和列表生成器：

mols = (Chem.MolFromSmiles(smiles) for smiles in smiles_list)
fragments = [mol_frag for mol in mols for mol_frag in Chem.GetMolFrags(mol, asMols=True)]

注意，如果需要多次使用 `mols`，最好使用列表推导式创建列表，因为生成器只能遍历一次。