# 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())

你可以使用RDKit库来将SMILES转换为分子指纹。以下是一个示例代码：

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import rdFingerprintGenerator

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

在这个代码中，你首先从RDKit库中导入所需的模块，然后创建一个空的列表`fps`来存储分子指纹。接下来，你遍历每个SMILES字符串，使用`Chem.MolFromSmiles()`函数将其转换为RDKit的分子对象。然后，使用`rdFingerprintGenerator.GetCountFPs()`函数计算分子的指纹，并将其添加到`fps`列表中。最后，你可以使用`fp.ToBitString()`将指纹转换为字符串形式并存储在`fps`列表中。

请注意，这只是一个示例代码，你可能需要根据自己的需求进行适当的修改。

相关问题

以下代码报错'UIntSparseIntVect' object has no attribute 'ToBitString'，是为什么呢？ smiles = data['SMILES'] fps = [] for smi in smiles: mol = Chem.MolFromSmiles(smi) fp = rdFingerprintGenerator.GetCountFPs([mol])[0] fps.append(fp.ToBitString())

这个错误通常发生在RDKit库的旧版本中。在较新的版本中，`UIntSparseIntVect`对象没有`ToBitString()`方法。相反，你可以使用`ToBitVect()`方法将其转换为位向量（bit vector）对象，然后再使用`ToBitString()`方法将其转换为字符串形式。

以下是修正后的代码：

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import rdFingerprintGenerator

smiles = data['SMILES']
fps = []
for smi in smiles:
    mol = Chem.MolFromSmiles(smi)
    fp = rdFingerprintGenerator.GetCountFPs([mol])[0]
    bitvect = fp.ToBitVect()
    bitstring = bitvect.ToBitString()
    fps.append(bitstring)

在这个修正后的代码中，我们首先将分子指纹计算为`UIntSparseIntVect`对象，然后使用`ToBitVect()`方法将其转换为位向量（bit vector）。接下来，我们使用`ToBitString()`方法将位向量转换为字符串形式，并将其添加到`fps`列表中。

请确保你使用的是RDKit库的最新版本，以避免此错误。

以下代码运行后得到的data['Fingerprint']使用data.info()查看还是object而非float64，这是为什么呢？到底该如何解决 smiles = data['SMILES'] # 创建一个空的列表来存储分子指纹 fps = [] # 遍历每个SMILES，计算Morgan指纹并添加到列表中 for smi in smiles: mol = Chem.MolFromSmiles(smi) fp = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, 2) # 这里使用默认的Morgan指纹参数 fps.append(fp.ToBitString())# 将分子指纹转换为数值数组 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()

问题出在最后一行代码`data['Fingerprint'] = fps_array.tolist()`上。在这行代码中，你将`fps_array`转换为列表并赋值给了`data['Fingerprint']`，因此`data['Fingerprint']`的数据类型变为了object而非float64。

要解决这个问题，你可以使用`pd.Series()`函数来创建一个新的Series对象，并将其赋值给`data['Fingerprint']`，而无需将`fps_array`转换为列表。这样可以保持数据类型为float64。

以下是修正后的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem

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

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

fps_array = np.array([list(fp) for fp in fps], dtype=int)

data['Fingerprint'] = pd.Series(fps_array.tolist(), dtype=np.float64)

在这个修正后的代码中，我们使用`pd.Series()`函数来创建一个新的Series对象，并将其赋值给`data['Fingerprint']`。由于我们指定了数据类型为np.float64，因此`data['Fingerprint']`的数据类型将保持为float64。

请注意，你需要先导入pandas库，并确保你的数据集使用了正确的列名。