我的csv文件里面有三列rxn_smile文件码。'rxnSmiles_Mapping_NameRxn','rxnSmiles_Mapping_IndigoTK','rxnSmiles_IndigoAutoMapperKNIME

如果您的CSV文件包含三列rxn_smiles，分别是'rxnSmiles_Mapping_NameRxn'，'rxnSmiles_Mapping_IndigoTK'和'rxnSmiles_IndigoAutoMapperKNIME'，您可以使用以下代码分别处理每一列：

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('input.csv')

# 获取每一列的数据
smiles_mapping_namerxn = data['rxnSmiles_Mapping_NameRxn']
smiles_mapping_indigotk = data['rxnSmiles_Mapping_IndigoTK']
smiles_indigoautomapperknime = data['rxnSmiles_IndigoAutoMapperKNIME']

# 处理 'rxnSmiles_Mapping_NameRxn'
for i, smi in enumerate(smiles_mapping_namerxn):
    # 处理逻辑，绘制和保存图像
    
# 处理 'rxnSmiles_Mapping_IndigoTK'
for i, smi in enumerate(smiles_mapping_indigotk):
    # 处理逻辑，绘制和保存图像
    
# 处理 'rxnSmiles_IndigoAutoMapperKNIME'
for i, smi in enumerate(smiles_indigoautomapperknime):
    # 处理逻辑，绘制和保存图像

在上述代码中，我们首先读取CSV文件，并使用列名获取每一列的数据。然后，您可以在每个for循环中处理每一列的数据。请根据您的需求在每个循环中添加适当的处理逻辑，例如使用RDKit库绘制反应结构并保存图像。

请注意，上述代码只是一个示例，您需要根据您的具体需求进行适当的修改和扩展。