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过滤与选择

从 batch 中选择正常结束、成功优化、过渡态或满足特定电荷与格式条件的文件。

状态筛选

Python
from molop import AutoParser

batch = AutoParser("water_mp2.out", n_jobs=1)
normal = batch.filter_state("normal")
optimized = normal.filter_state("opt")
transition_states = normal.filter_state("ts")

print(len(batch), len(normal), len(optimized), len(transition_states))
输出
Text Only
1 1 0 0

输出四个整数，依次为总文件数、正常结束数、优化成功数和过渡态数。把输入换成自己的 glob 即可处理真实批次；筛选返回新 batch，不会修改原对象。

状态值：

状态 保留条件
normal 文件中的 frame 均未显示错误，且格式提供正常状态证据
error 至少一个 frame 显示错误
opt 存在优化状态，且最接近优化完成的 frame 已收敛
ts 至少一个 frame 的 is_TS 为真
thermal 至少一个 frame 有热化学结果
no-img 有频率结果，且所有相关 frame 都没有虚频

反向选择：

Python
not_normal = batch.filter_state("normal", negate=True)

用共享样例核对

Python
batch = AutoParser("water_mp2.out", n_jobs=1)
print(len(batch), len(batch.filter_state("normal")))
输出
Text Only
1 1

按电荷、多重度或扩展名

Python
neutral = batch.filter_value("charge", 0)
doublets = batch.filter_value("multiplicity", 2)
logs = batch.filter_value("format", ".log")
print(len(neutral), len(doublets), len(logs))

format 比较源文件扩展名。按实际检测 reader 选择时使用 codec ID：

Python
orca_outputs = batch.filter_by_codec_id("orcaout")
gaussian_logs = batch.filter_by_codec_id("g16log")
print(len(orca_outputs), len(gaussian_logs))
输出
Text Only
1 0 0
1 0

自定义科学条件

Python
def has_one_imaginary_frequency(parsed_file):
    frame = parsed_file[-1]
    return bool(frame.vibrations and frame.vibrations.num_imaginary == 1)

one_imaginary = batch.filter_custom(has_one_imaginary_frequency)
print(len(one_imaginary))
输出
Text Only
0

检查过渡态候选

filter_state("ts") 会保留至少有一个 frame 的 is_TS 为真的文件。多 segment 文件的最后一帧 不一定就是过渡态，因此应显式定位对应 frame，再检查虚频：

Python
ts_batch = batch.filter_state("ts", n_jobs=-1)

for parsed_file in ts_batch:
    ts_frames = [frame for frame in parsed_file if frame.is_TS]
    for frame in ts_frames:
        imaginary = frame.vibrations.num_imaginary if frame.vibrations else None
        print(parsed_file.filename, frame.frame_id, imaginary)
输出形状（由输入决定）
Text Only
<源文件名> <frame_id> <虚频数或 None>

打印的计数取决于输入数据。is_TS=True 是候选判断；确认过渡态前仍应检查虚频位移以及反应物和 产物端点。

CLI 等价操作

Bash
molop -q parse "results/*.log" \
  filter-state --state normal \
  filter-state --state ts \
  to-summary-df --full --out transition_states.csv
生成文件
Text Only
transition_states.csv
Bash
molop -q parse "results/*" \
  filter-by-codec --codec-id orcaout \
  filter-value --target charge --value 0 \
  to-summary-df --out neutral_orca.csv
生成文件
Text Only
neutral_orca.csv

注意

状态值可能为 None，表示源文件没有足够证据。严格科研筛选时应把“未知”与明确 False 分开，并抽查原始输出。

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