如何用python将行排列成csv文件的列？

Question

我是一名化学学生，我对分子的构象分析很感兴趣。为了找到最稳定的构象，我对孜然酸进行了势能面扫描。在这个简单的过程中，由于原子群围绕键的旋转而产生的不同的空间排列是可视化的。分子的pes_molecule.png图像清楚地显示了链的两个变化的二面体。

用于此目的的程序称为高斯09，并为前五个一致性提供了以下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

我需要这样做是为了创建能量和两个二面体的三维PES图，然后检索能量最低的构象。为此目的，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，将以下内容打印到终端中：

 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，我需要你们的帮助，以便在第一列中排列第一行的特征值。然后是角度D7的第二行到第二列的值，最后是第三列的角D15的值，如我的目标csv文件** above.ccs所示。

所有361个一致性的高斯扫描文件输出的完整PES扫描文件是pesFULL.csv。

在输入5小时后，手工与所有361个符合程序一起创建的最终完整的PES文件是pes.ods。

最后的PES图是在文件pes_graph1.png和pes_graph2.png中描述的

我已经在共享dropbox文件夹中附加了上述所有文件。

https://www.dropbox.com/sh/5185f19tifpfr8s/AAB8cj0-niTFGbfGtEvjmfdGa?dl=0

预先感谢开发人员的任何建议或帮助。

Answer 1

这是一个非常基本的例子，但它应该能做到这一点。注意使用正确的分隔符。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、逗号或制表符字符作为分隔符。根据创建文件的分隔符的不同，在读取文件时必须确保使用相同的分隔符。python中的csv库调用分隔符。由于输入文件没有发布，所以我不知道在其中使用的是哪个分隔符。

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，按部就班地去做并不是必要的，但是这样的话，我会发现它更容易读懂。

通过对您的问题和示例的进一步研究，我认为问题在于，尽管该文件具有CSV扩展名，但它不是正确的csv。所以，试一试吧：

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)

Answer 2

考虑使用Python强大的数据分析工具包熊猫，您可以毫不费力地将转座子行放到列中：

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)

产出如下：

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