df =pd.read_excel("D:\HBVdata\HBV_P.xlsx") smile_list =df['Smiles'].tolist() mols =[Chem.MolFromSmiles(smile) for smile in smile_list] fingerprints =[Chem.RDKFingerprint(mol) for mol in mols] dg =pd.read_csv("D:\HBVdata\hbvfrag_recap_delete_duplicate.csv") smi_list =dg['mol'].tolist() submols =[Chem.MolFromSmarts(smi) for smi in smi_list] count_dict = {} for submol_idx, submol in enumerate(submols): count = 0 for mol in mols: if mol.HasSubstructMatch(submol): count += 1 smi = smi_list[submol_idx] count_dict[smi] = count counts =[count_dict.values()] total_count =sum(count_dict.values()) freq =[num / total_count for num in counts]针对这段代码分别将列表的值除以其总和

以下是代码实现：

counts = list(count_dict.values())
total_count = sum(counts)
freq = [num / total_count for num in counts]

这里首先将字典中的值（即出现次数）提取出来，存储在列表 `counts` 中。然后使用 `sum()` 函数计算出列表中所有元素的总和。接着，使用列表推导式将列表中每个元素除以总和，得到频率列表 `freq`。

相关问题

df =pd.read_excel("D:\HBVdata\HBV_P.xlsx") smile_list =df['Smiles'].tolist() mols =[Chem.MolFromSmiles(smile) for smile in smile_list] fingerprints =[Chem.RDKFingerprint(mol) for mol in mols] dg =pd.read_csv("D:\HBVdata\hbvfrag_recap_delete_duplicate.csv") smi_list =dg['mol'].tolist() submols =[Chem.MolFromSmarts(smi) for smi in smi_list] count =0 for submol in submols: for mol in mols: if mol.HasSubstructMatch(submol): count +=1 print(count)改变这段代码让输出的值为每个分子对应的count

您可以将计数变量 `count` 转换为一个字典，其中键为分子的 SMILES 字符串，值为该分子结构中匹配子结构的数量。代码如下：

df = pd.read_excel("D:\HBVdata\HBV_P.xlsx")
smile_list = df['Smiles'].tolist()
mols = [Chem.MolFromSmiles(smile) for smile in smile_list]
fingerprints = [Chem.RDKFingerprint(mol) for mol in mols]

dg = pd.read_csv("D:\HBVdata\hbvfrag_recap_delete_duplicate.csv")
smi_list = dg['mol'].tolist()
submols = [Chem.MolFromSmarts(smi) for smi in smi_list]

count_dict = {}
for mol in mols:
    count = 0
    for submol in submols:
        if mol.HasSubstructMatch(submol):
            count += 1
    count_dict[mol.ToSmiles()] = count

print(count_dict)

这将输出一个字典，其中键为每个分子的 SMILES 字符串，值为该分子匹配子结构的数量。

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。