把sdf文件转变为csv文件，文件内容包含3列，第一列：文件名，第二列：SMILES，第三列：r_exp_dg

将SDF文件转换成CSV文件，通常需要使用化学数据处理库，如Python的rdkit或pandas。以下是简单步骤：

1. **安装必要的库**：如果你还没有安装rdkit，可以使用pip安装：

   pip install rdkit pandas

2. **读取SDF文件**：使用rdkit的`Chem.SDMolSupplier()`函数读取SDF文件并获取分子信息。

   from rdkit import Chem
   suppl = Chem.SDMolSupplier('input.sdf')

3. **提取所需信息**：对于每一行（即每一个分子），从SMILES字符串和相关的属性（如r_exp_dg）中提取你需要的数据。

   smiles_list = []
   r_exp_dg_list = []
   for mol in suppl:
       if mol is not None:
           smiles = Chem.MolToSmiles(mol)
           # 假设r_exp_dg是一个分子属性，这里只是一个示例，实际可能需要查询或计算
           r_exp_dg = mol.GetProp('_Name')  # 如果r_exp_dg是名字属性
           smiles_list.append(smiles)
           r_exp_dg_list.append(r_exp_dg)

4. **创建CSV DataFrame**：使用pandas将列表转换为DataFrame，并指定列名。

   import pandas as pd
   data = {'File Name': [f'{i}.smiles' for i in range(len(smiles_list))],
            'SMILES': smiles_list,
            'r_exp_dg': r_exp_dg_list}
   df = pd.DataFrame(data)

5. **保存为CSV**：最后，使用pandas的`to_csv()`函数将DataFrame保存为CSV文件。

   df.to_csv('output.csv', index=False)