DDI_network.txt数据集中包含药物1和药物2的两列数据，数据之间用\t分隔，如何处理这个数据集可以构建图结构

`DDI_network.txt`数据集看起来像是一个简单的二维表格，其中每行代表两个药物（药物1和药物2）之间的相互作用关系。为了将其转换为图结构，我们可以使用Python中的网络分析库如`networkx`。首先，我们需要读取文件数据，然后根据`\t`分隔的数据创建节点和边。

以下是一个基本步骤：

1. **导入必要的库**：

import networkx as nx

2. **读取文件**：

with open('DDI_network.txt', 'r') as file:
    data = [line.strip().split('\t') for line in file]

这将把每一行的内容分割成列表，并去除换行符。

3. **创建图**：

G = nx.Graph()  # 创建无向图，如果数据中没有方向信息的话
for interaction in data:
    drug1, drug2 = interaction  # 假设药物1总是列在左边
    G.add_edge(drug1, drug2)  # 添加边，表示两个药物之间的连接

如果你的数据有方向性，比如一个是抑制剂，另一个是受体，那么`add_edge`可以接受第三个参数表示边的方向（例如`G.add_edge(drug1, drug2, type='inhibitor')`）。

4. **可视化图**：

import matplotlib.pyplot as plt
nx.draw(G, with_labels=True)  # 如果你想画出图形
plt.show()

这样就创建了一个基于药物相互作用的图结构。