已知部分分子的smiles和分子量，怎么用rdkit lipinski批量计算类药性，并用0 1表示结果，结果写入原csv表格中

以下是一种可能的解决方案，假设原csv表格中smiles列的名称为"SMILES"，分子量列的名称为"MolecularWeight"，并且需要计算的类药性指标为Lipinski的规则四个指标。

import pandas as pd
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import Lipinski

# 读取原始csv表格
df = pd.read_csv('original.csv')

# 定义计算Lipinski指标的函数
def calculate_lipinski(smiles):
    mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
    mw = Chem.Descriptors.MolWt(mol)
    if Lipinski.RuleOfFive(mol) and mw <= 500:
        return 1
    else:
        return 0

# 批量计算Lipinski指标并写入原csv表格
df['Lipinski'] = df['SMILES'].apply(calculate_lipinski)
df.to_csv('updated.csv', index=False)

解释一下代码的过程：

1. 首先使用pandas库的`read_csv`函数读取原始csv表格，并将其存储在DataFrame对象`df`中。

2. 定义一个名为`calculate_lipinski`的函数，它接受一个SMILES字符串作为输入，并返回Lipinski规则是否成立的结果。该函数的具体实现如下：

a. 使用rdkit的`Chem.MolFromSmiles`函数将SMILES字符串转换为分子对象。

b. 使用rdkit的`Chem.Descriptors.MolWt`函数计算分子的分子量。

c. 应用Lipinski的规则五判断分子是否符合该规则。

d. 如果分子符合Lipinski的规则五且分子量小于等于500，返回1；否则返回0。

3. 使用pandas的`apply`方法批量应用`calculate_lipinski`函数到SMILES列中的每个SMILES字符串，将计算得到的结果存储到一个名为"Lipinski"的新列中。

4. 最后使用pandas的`to_csv`函数将更新后的DataFrame对象写入一个新的csv表格中，其中`index=False`表示不写入行索引。