df.to_csv('KIBA.csv', index=False)index具体说说例子
时间: 2024-01-15 16:03:44 浏览: 28
index=False表示不将DataFrame的索引列写入csv文件中。如果将其设置为True(默认值),则会将索引列写入csv文件中。例如:
```
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35],
'Gender': ['Female', 'Male', 'Male']}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('mydata.csv', index=False)
```
输出的mydata.csv文件内容如下:
```
Name,Age,Gender
Alice,25,Female
Bob,30,Male
Charlie,35,Male
```
可以看到,由于设置了index=False,csv文件中不包含DataFrame的索引列。
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您可以将代码中的 "exports/KIBA.csv" 修改为您所需的路径,例如:
export_path = os.path.join(os.getcwd(), "my_folder/my_file.csv")
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Metz, KIBA, Davis这三个数据集都是什么数据集
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1. Metz 数据集:Metz 数据集是一个用于药物分子活性预测的数据集。它包含了许多小分子化合物和它们对应的生物活性数据。该数据集常用于评估和训练机器学习模型,以预测新化合物的生物活性。
2. KIBA 数据集:KIBA(Kinase Inhibitor Bioactivity)数据集是一个用于蛋白激酶抑制剂生物活性预测的数据集。它包含了大量蛋白激酶抑制剂化合物和对应的生物活性数据。KIBA 数据集常用于研究蛋白激酶抑制剂的设计和发现。
3. Davis 数据集:Davis 数据集也是一个用于蛋白质-小分子结合亲和性预测的数据集。它包含了一系列小分子化合物和对应的与之结合的蛋白质的亲和性数据。Davis 数据集有助于研究蛋白质-小分子相互作用,并进行药物设计和发现。
这些数据集在药物发现和化学信息学研究中起到了重要的作用,可以用于开发和评估机器学习模型、分析化合物的活性和亲和性,以及辅助药物研发工作。