运行这段代码报错“ AttributeError: 'UIntSparseIntVect' object has no attribute 'ToBitString'”，该如何解决？ smiles = data['SMILES'] fps = [] for smi in smiles: mol = Chem.MolFromSmiles(smi) fp = AllChem.GetMorganFingerprint(mol, 2) fps.append(fp.ToBitString()) fps_array = np.array(fps.GetNonzeroElements().values(), dtype=np.float32) fps_df = pd.DataFrame(fps_array, columns=[f'Fingerprint_{i+1}' for i in range(fps_array.shape[1])])

这个错误是由于您尝试在`UIntSparseIntVect`对象上使用了不存在的`ToBitString`属性。`ToBitString`方法只能用于二进制的位向量，而不是使用`GetMorganFingerprint`函数生成的默认稀疏向量。

为了解决这个问题，您可以直接将稀疏向量的非零元素转换为浮点数，并将其存储在一个数组中。然后，您可以将数组转换为DataFrame并进行后续处理。

以下是更新后的代码示例：

import numpy as np

smiles = data['SMILES']
fps = []

for smi in smiles:
    mol = Chem.MolFromSmiles(smi)
    fp = AllChem.GetMorganFingerprint(mol, 2)
    fps.append(fp.GetNonzeroElements())

fps_array = np.zeros((len(fps), max(max(fp.keys()) for fp in fps) + 1), dtype=np.float32)

for i, fp in enumerate(fps):
    for key, value in fp.items():
        fps_array[i][key] = value

fps_df = pd.DataFrame(fps_array, columns=[f'Fingerprint_{i+1}' for i in range(fps_array.shape[1])])

在这里，我使用了`GetNonzeroElements`方法获取稀疏向量的非零元素，并将其存储在一个列表中。然后，我创建了一个全零数组`fps_array`，并将每个非零元素的值放入相应的位置。最后，我将数组转换为DataFrame，并为每一列命名。

请注意，这里假设您已经导入了必要的库（如`numpy`）并正确安装了RDKit。