我是化学专业的学生，我对进行分子的构象分析很感兴趣。我在cumaric acid上进行了势能表面扫描，以找到最稳定的构象异构体。利用这种简单的过程，可以看到由于原子团围绕键的旋转而产生的不同空间排列。分子的图像 pes_molecule.png 清楚地显示了链的两个不同的二面角。
用于此目的的程序称为Gaussian 09，并为前五个构件提供以下 pes5part.csv 输出：
1 2 3 4 5
Eigenvalues -- -570.08934-570.08821-570.08676-570.08521-570.08384
B1 1.38384 1.38327 1.38324 1.38348 1.38413
B2 1.38571 1.38662 1.38692 1.38687 1.38631
A2 119.68274 119.74315 119.80026 119.84218 119.85816
B3 1.39004 1.38856 1.38754 1.38685 1.38683
A3 119.90377 119.88911 119.86542 119.83707 119.82679
D3 359.78590 359.83552 359.88306 359.93484 359.98413
B4 1.37736 1.37902 1.38023 1.38107 1.38117
A4 119.75636 119.73537 119.72486 119.72923 119.74312
D4 0.71367 0.72647 0.69117 0.56509 0.38069
B5 1.39645 1.39466 1.39330 1.39215 1.39158
A5 121.33129 121.30763 121.28873 121.27166 121.23298
D5 0.35956 0.44698 0.45240 0.42630 0.33448
B6 1.47220 1.47528 1.47926 1.48347 1.48738
A6 122.40820 121.98088 121.61637 121.36363 121.16036
D6 180.48284 181.09688 181.65183 182.01495 181.86758
B7 1.32697 1.32601 1.32486 1.32369 1.32268
A7 126.15279 125.45399 124.91354 124.58356 124.35302
D7 326.35068 316.35068 306.35068 296.35068 286.35068
B8 1.47594 1.47706 1.47838 1.47958 1.48079
A8 119.99708 120.12965 120.23195 120.29720 120.33716
D8 180.53457 180.77470 180.92143 180.91869 180.76068
B9 1.07411 1.07413 1.07416 1.07418 1.07420
A9 118.93985 118.98599 119.01911 119.04122 119.05329
D9 181.37285 181.38492 181.22672 180.94401 180.58221
B10 1.34694 1.34770 1.34843 1.34907 1.34959
A10 122.64744 122.58131 122.55418 122.55000 122.56749
D10 180.42161 180.46502 180.42820 180.34924 180.21926
B11 1.07626 1.07630 1.07630 1.07624 1.07612
A11 119.03402 119.08722 119.10807 119.12392 119.13418
D11 179.35212 179.21303 179.20177 179.31786 179.55673
B12 1.07697 1.07704 1.07710 1.07715 1.07720
A12 120.07413 120.05334 120.01240 119.97693 119.94390
D12 180.48654 180.55485 180.52338 180.39366 180.25905
B13 1.07508 1.07529 1.07540 1.07548 1.07561
A13 119.03861 119.18885 119.28342 119.31016 119.29960
D13 181.28569 181.16448 180.90103 180.58626 180.30590
B14 0.94291 0.94286 0.94282 0.94279 0.94274
A14 111.19697 111.19860 111.17512 111.14446 111.13678
D14 359.87694 359.98739 360.03935 359.94679 360.14975
B15 1.33041 1.33009 1.32973 1.32951 1.32933
A15 111.93106 111.92554 111.91202 111.89198 111.87131
D15 180.31345 180.31345 180.31345 180.31345 180.31345
B16 1.19235 1.19199 1.19165 1.19132 1.19107
A16 126.00937 125.96822 125.92197 125.88559 125.85792
D16 0.53326 0.61269 0.54073 0.55376 0.45438
B17 1.07741 1.07759 1.07781 1.07807 1.07828
A17 116.61938 117.00542 117.31889 117.52706 117.69428
D17 149.32579 139.91922 130.07838 119.74879 108.88744
B18 1.07393 1.07424 1.07440 1.07445 1.07448
A18 123.00819 122.72745 122.54598 122.45741 122.42974
D18 0.14076 0.61929 0.95343 1.10958 0.96334
B19 0.94770 0.94770 0.94774 0.94780 0.94787
A19 108.07785 108.09603 108.12787 108.16255 108.20337
D19 180.24961 180.28903 180.28314 180.25552 180.18273
我的目标是创建一个csv文件，其安排如下：
Eigenvalues D7 D15
-570.08934 326.35068 180.31345
-570.08821 316.35068 180.31345
-570.08676 306.35068 180.31345
-570.08521 296.35068 180.31345
-570.08384 286.35068 180.31345
我需要这个的原因是创建能量和两个二面角的3D PES图，然后检索具有最低能量的构象异构体。 为此，我创建了以下脚本：
#! /usr/bin/python2.7
import csv
import re
ifile =open('pes5part.csv', 'rb')
infile = csv.reader(ifile)
for line in open('pes5part.csv'):
rec = line.strip()
if rec.startswith('Eigenvalues') or rec.startswith('D7') or rec.startswith('D15'):
print line
当脚本运行时，以下内容将打印到终端：
Eigenvalues -- -570.08934 -570.08821 -570.08676 -570.08521 -570.08384
D7 326.35068 316.35068 306.35068 296.35068 286.35068
D15 180.31345 180.31345 180.31345 180.31345 180.31345
因此，为了继续，我需要你的帮助，以便在第一列中排列特征值的第一行的值。然后是角度D7到第二列的第二条线的值，最后是角度D15到第三列的值，如** my csv file ** above.ccs所示
Gaussian的所有361个构件的完整PES扫描文件输出是 pesFULL.csv ：
在打字5小时后，所有361个conformer手动创建的最终完整所需PES文件为 pes.ods
最终的PES图表显示在文件 pes_graph1.png 和 pes_graph2.png
我已将所有上述文件附加到共享保管箱文件夹中 https://www.dropbox.com/sh/5185f19tifpfr8s/AAB8cj0-niTFGbfGtEvjmfdGa?dl=0
提前感谢开发人员提出任何建议或帮助。
答案 0 :(得分：0)
这是一个非常基本的例子，但它应该完成这项工作。注意使用正确的分隔符。您可以修改print语句以获得正确的格式。
CSV： CSV代表逗号分隔值，但CSV文件中至少有三个可能的分隔符。工具和库可以使用分号，逗号或制表符作为分隔符。根据创建文件的分隔符，您必须确保在读取时使用相同的分隔符。 python中的csv库调用分隔符分隔符。 由于输入文件未发布，我无法知道其中使用了哪个分隔符。
import csv
D = list(csv.reader(open(r"pes5part.csv"), delimiter=";"))
for l in zip(*filter(lambda e: e[0].strip() in ["Eigenvalues", "D7", "D15"], D)):
print "\t".join(l)
当然，没有必要逐步进行，但这样我觉得它更容易阅读。
在进一步研究您的问题和示例后，我认为问题在于虽然该文件具有csv扩展名，但它不是一个合适的CSV。 所以试试这个：
import re
splitter = re.compile("\s+")
D = [splitter.split(a) for a in open(r"pes5part.csv").readlines()]
for l in zip(*filter(lambda e: e[0] in ["Eigenvalues", "D7", "D15"], D)):
print "\t".join(l)
答案 1 :(得分：0)
考虑使用Python强大的数据分析工具包pandas，您可以毫不费力地transpose行到列：
import pandas as pd
# IMPORT DATA FRAME FROM CSV (ASSUMING NO HEADER)
chemistryData = pd.read_csv("C:\\Path\\To\\pes5part.csv",
header=None, names=['Type', '1', '2', '3', '4', '5'])
# FILTER NEEDED ROWS AND CONCATENATE TO NEW DATA FRAME
chemistryFilteredData = pd.concat([chemistryData[chemistryData['Type']=='Eigenvalues'],
chemistryData[chemistryData['Type']=='D7'],
chemistryData[chemistryData['Type']=='D15']], axis=0)
# TRANSPOSE DATA FRAME
chemistryTransposedData = chemistryFilteredData.transpose()
# OUTPUT NEW DATA FRAME TO CSV
chemistryTransposedData.to_csv("C:\\Path\\To\\tranposedfile.csv",
header=False)
print(chemistryTransposedData)
输出如下：
Type Eigenvalues D7 D15
1 -570.0893 326.3507 180.3134
2 -570.0882 316.3507 180.3134
3 -570.0868 306.3507 180.3134
4 -570.0852 296.3507 180.3134
5 -570.0838 286.3507 180.3134