簡単に使えそうなデータは・・

まずはテーブルで簡単に使えそうなデータを探してみました。
Materials Projectのデータを元にしたmatbenchにある鋼材の元素組成と強度のデータがあります。

from matminer.datasets import load_dataset
df = load_dataset("matbench_steels")
print(df)

matminerで簡単にpandasのデータフレームに保存はできるのですが、こういう形で保存されます。

print(df.head(3))

composition	yield strength
Fe0.620C0.000953Mn0.000521Si0.00102Cr0.000110N..	2411.5
Fe0.623C0.00854Mn0.000104Si0.000203Cr0.147Ni0....	1736.3

組成のところに、元素と組成比が文字列で入っています。これを元素別に組成の表を作る必要があります。

データの前処理

import re
import pandas as pd

def extract_value(composition_string,element_name):
    pattern = r'{}(\d+\.?\d*)'.format(element_name)
    match = re.search(pattern, composition_string)
    if match:
        return float(match.group(1))
    else:
        return 0.0

elements = ["Fe","C","Mn","Si","Cr","Ni","Mo","V","N","Nb","Co","W","Al","Ti"]

for i in elements:
    comp_values = []
    for composition in df['composition']:

        value = extract_value(composition,i)
        comp_values.append(value)
        df[i] = pd.Series(comp_values)
print(df)

正規表現で、元素の文字列の次の数値を取り出す関数extract_valueを作りました。
元素の文字列を渡して、その元素の後ろにある数値を取り出していきます。

これで取り出すと次のような元素組成のデータが取り出せます。

yield strength	Fe	C	Mn	Si	Cr	Ni
2411.5	0.62	0.000953	0.000521	0.00102	0.00011	0.192
1736.3	0.623	0.00854	0.000104	0.000203	0.147	9.71E-05

これで、元素組成から降伏強度を予測する準備ができました。