上述代码输出格式为{'SMILES': nan},{'SMILES': nan}......怎样才能输出格式为{nan,nan,nan}
时间: 2024-10-03 10:04:49 浏览: 24
如果想要得到`{'SMILES': nan}`这样的键值对形式而不是单个元素的字典,你需要稍作调整。因为`to_dict(orient='records')`会返回一个包含整个DataFrame每一行的列表,而你想要的是一个字典,其键对应列名,值是所有行对应的值。这可以通过`to_dict(orient='index')`或者手动创建字典来实现。
这里是一个修改后的示例:
```python
def excel_to_dict_nans(file_path):
data = pd.read_excel(file_path)
# 使用索引作为键,值为Series,其中缺失值表示NaN
data_dict = data.apply(lambda x: {col: np.nan if pd.isna(x[col]) else x[col] for col in x.index}, axis=1).to_dict()
return data_dict
data_dict_nans = excel_to_dict_nans('input_smiles.xlsx')
print(data_dict_nans)
```
这个版本的`excel_to_dict_nans`函数会创建一个字典,其中键是列名,值如果是`np.nan`(表示缺失),则对应键的值就是`nan`。
相关问题
decomp =[Recap.RecapDecompose(mol)for mol in mol_list] smiles = [] for dec in decomp:#'rdkit.Chem.Recap.RecapHierarchyNode'>值类型 smi =dec.GetAllChildren() smile =smi.keys() smiles.append(smile) results = [] for fragment in smiles: results.append([fragment]) df_results = pd.DataFrame(results,columns=['fragment']) with pd.ExcelWriter('D:\HBVdata\hbvrecap.xlsx') as writer: df_results.to_excel(writer, index=False)这段代码改进
根据您提供的代码,我可以提出以下改进建议:
1. 将代码分成多个函数,以提高可读性和可维护性。
2. 使用列表推导式简化代码,并使用enumerate函数记录迭代次数。
3. 使用with语句管理文件句柄,以确保文件在使用完毕后能够正确关闭。
4. 使用os.path.join函数代替硬编码路径,以提高代码的可移植性。
下面是改进后的代码示例:
```
import pandas as pd
import os
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import Recap
def get_smiles(mol):
decomp = Recap.RecapDecompose(mol)
smiles = []
for dec in decomp:
smi = dec.GetAllChildren()
smile = smi.keys()
smiles.append(smile)
return smiles
def process_mols(mol_list):
results = []
for i, mol in enumerate(mol_list):
fragments = get_smiles(mol)
for fragment in fragments:
results.append([i, fragment])
return pd.DataFrame(results, columns=['index', 'fragment'])
def save_results(df, filepath):
with pd.ExcelWriter(filepath) as writer:
df.to_excel(writer, index=False)
if __name__ == '__main__':
mol_list = [Chem.MolFromSmiles('CCO'), Chem.MolFromSmiles('CCN')]
df_results = process_mols(mol_list)
filepath = os.path.join('D:', 'HBVdata', 'hbvrecap.xlsx')
save_results(df_results, filepath)
```
上述代码中,首先定义了一个名为get_smiles的函数,用于获取给定分子的SMILES字符串。然后,定义了一个名为process_mols的函数,用于处理给定分子列表,并将结果返回为一个DataFrame对象。最后,定义了一个名为save_results的函数,用于将DataFrame对象保存为Excel文件。
在__main__函数中,我们定义了一个mol_list列表,包含两个简单的分子,然后调用process_mols函数来处理这些分子。最后,我们调用save_results函数将结果保存到指定的Excel文件中。
# 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:
```python
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。
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