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}

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：

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。