我提供的是rxn_Smiles

时间: 2024-04-17 09:25:00 浏览: 36
非常抱歉,我理解错了你的问题。如果你要打印 rxn_Smiles 到屏幕,只需要修改代码中的列名即可。请将 `data['rxn_Smiles']` 改为 `data['rxn_SMILES']`,即: ```python # 提取 rxn_SMILES 列 smiles = data['rxn_SMILES'] # 遍历每个 SMILES 字符串并打印 rxn_SMILES for smi in smiles: print(smi) mol = Chem.MolFromSmiles(smi) if mol is not None: Chem.Draw.MolToMPL(mol) # 在 Matplotlib 中绘制结构式 ``` 这样,代码将会读取 rxn_SMILES 列并将其打印到屏幕上。确保你的 CSV 文件中包含名为 "rxn_SMILES" 的列,并已正确读取数据。
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我的是rxn_smiles格式。

非常抱歉,我之前的回答还是有误解。对于 rxn_smiles 格式,它是一种扩展的 SMILES 格式,用于表示化学反应。RDKit 提供了 `AllChem.ReactionFromSmarts()` 函数来解析 rxn_smiles。 以下是一个示例代码,演示如何使用 RDKit 解析 rxn_smiles: ```python from rdkit import Chem from rdkit.Chem import AllChem # 定义一个 rxn_smiles rxn_smiles = '[CH3:1][C:2](=[O:3])[OH:4].[OH-].[Na+]>[CH3:1][C:2](=[O:3])[O-].[Na+].[OH:4]' # 解析 rxn_smiles rxn = AllChem.ReactionFromSmarts(rxn_smiles) # 检查解析结果 if rxn is not None: # 打印反应物 print("Reactants:") for reactant in rxn.GetReactants(): print(Chem.MolToSmiles(reactant)) # 打印生成物 print("Products:") for product in rxn.GetProducts(): print(Chem.MolToSmiles(product)) else: print("Failed to parse rxn_smiles.") ``` 请确保已正确安装了 RDKit,并且能够成功导入 `rdkit` 和 `rdkit.Chem` 模块。你可以将你的 rxn_smiles 字符串赋值给变量 `rxn_smiles`,然后运行以上代码来解析和打印反应物和生成物。 如果你有其他关于 rxn_smiles 格式的问题,请随时提问。

# coding=utf-8 #加载化学库 from rdkit import Chem from rdkit.Chem import Draw from rdkit.Chem import AllChem import pandas as pd # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('dataSetA.csv') # 提取 rxn_smiles 列 rxn_smiles = data['rxn_Smiles'] # 遍历每个 rxn_smiles 字符串并打印 for smi in rxn_smiles: print(smi) rxn = Chem.AllChem.ReactionFromSmarts(smi) if rxn is not None: # 绘制反应结构 img = Draw.ReactionToImage(rxn) img.show() img.save(f'structure_{rxn}.png') else: print("Failed to parse rxn_smiles.")

这段代码使用了RDKit库来读取一个CSV文件,并提取其中的rxn_Smiles列。然后,对于每个rxn_smiles字符串,它尝试将其解析为化学反应,并使用Draw.ReactionToImage函数将反应结构绘制为图像。 首先,使用pandas库的read_csv函数读取名为dataSetA.csv的CSV文件,并将其存储在名为data的DataFrame对象中。 然后,使用data['rxn_Smiles']语句提取了rxn_Smiles列的值,并将其存储在名为rxn_smiles的变量中。 接下来,通过遍历rxn_smiles列表中的每个字符串,使用Chem.AllChem.ReactionFromSmarts函数尝试将rxn_smiles解析为化学反应对象rxn。如果成功解析,则使用Draw.ReactionToImage函数将反应结构绘制为图像,并显示出来。 最后,使用img.save函数将图像保存为PNG文件,文件名以'structure_'开头,并以rxn作为后缀。 请确保将代码中的'dataSetA.csv'替换为您实际的CSV文件路径和文件名。这样,您就可以将rxn_Smiles列中的反应结构绘制为图像并保存为PNG文件了。

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# coding=utf-8 #加载化学库 from rdkit import Chem from rdkit.Chem import Draw from rdkit.Chem import AllChem import pandas as pd import os import csv # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('dataSetB.csv') # 提取 rxn_smiles 列 # 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'] # 创建目录 os.makedirs('D:/1/', exist_ok=True) os.makedirs('D:/2/', exist_ok=True) os.makedirs('D:/3/', exist_ok=True) # 遍历每个 rxn_smiles 字符串并打印 #for i, smi in enumerate(smiles_mapping_namerxn): # print(smi) # rxn = chem.allchem.reactionfromsmarts(smi) # if rxn is not none: # # 绘制反应结构 # img = draw.reactiontoimage(rxn) # img.show() # img.save(f'd:/1/reaction_{i}.png') # else: # #当无法解析rxn_smiles时,使用print语句打印出相应的消息,并将无法解析的smi值作为附加信息一起打印。 # print("failed to parse rxn_smiles.", smi) #for i, smi in enumerate(smiles_mapping_indigotk): # print(smi) # rxn = Chem.AllChem.ReactionFromSmarts(smi) # if rxn is not None: # 绘制反应结构 # img = Draw.ReactionToImage(rxn) # img.save(f'D:/2/reaction_{i}.png') # else: # 当无法解析rxn_smiles时,使用print语句打印出相应的消息,并将无法解析的smi值作为附加信息一起打印。 # print("Failed to parse rxn_smiles.", smi) def new_func(smi): rxn = Chem.AllChem.ReactionFromSmarts(smi) return rxn #for i, smi in enumerate(smiles_indigoautomapperknime): # print(smi) # rxn = new_func(smi) # if rxn is not None: with open('your_file.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) rows = list(reader) for row in rows[42154:]: # 绘制反应结构 img = Draw.ReactionToImage(rxn) img.save(f'D:/3/reaction_{i}.png') lines=lines+1 else: #当无法解析rxn_smiles时,使用print语句打印出相应的消息,并将无法解析的smi值作为附加信息一起打印。 print("Failed to parse rxn_smiles.", smi)什么地方错了。、

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