批量读取一个文件夹下的csv文件提取列合成一个新的数据结构，经过第一列乘以2以后，再分别形成新的csv

好的，我理解了你的要求。为了方便处理，我们可以使用Python来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 导入必要的库

import os
import pandas as pd

2. 定义函数来读取文件夹下的csv文件

def read_csv_files(folder_path):
    """
    读取文件夹下的所有csv文件，并将它们合并成一个DataFrame
    """
    df_list = []
    for filename in os.listdir(folder_path):
        if filename.endswith('.csv'):
            file_path = os.path.join(folder_path, filename)
            df = pd.read_csv(file_path)
            df_list.append(df)
    merged_df = pd.concat(df_list)
    return merged_df

3. 调用函数来读取文件夹下的csv文件

folder_path = 'your_folder_path'
merged_df = read_csv_files(folder_path)

4. 提取需要的列并进行乘以2的操作

new_df = merged_df[['col1', 'col2']] # 假设需要提取的列是col1和col2
new_df['col1'] = new_df['col1'] * 2

5. 将新的DataFrame分别保存成新的csv文件

for index, row in new_df.iterrows():
    filename = f"new_file_{index}.csv"
    row.to_csv(filename, index=False, header=False)

以上就是实现你要求的功能的代码。需要注意的是，这里的代码只是一个简单的示例，具体实现还需要考虑更多的情况，比如文件夹下没有csv文件、提取的列不存在等等。