要求新生成的csv文件，把之前每个文件的第六列，作为单独的一列

理解了，如果你想在新生成的csv文件中，每一行都是来自原始csv文件的第六列内容，那么在合并过程中你需要保持每一行的独立性，不需要创建新的索引或者添加其他列。你可以直接将所有第六列的数据作为一个二维列表传递给`pd.DataFrame()`，然后写入新的csv文件。以下是相应的代码示例：

import os
import pandas as pd

def extract_columns_to_new_csv(input_folder, output_file):
    # 初始化一个空列表来保存每张表的第6列数据
    column_data = []

    # 遍历文件夹中的所有csv文件
    for filename in os.listdir(input_folder):
        if filename.endswith('.csv'):
            filepath = os.path.join(input_folder, filename)
            # 读取CSV文件并获取第6列
            df_temp = pd.read_csv(filepath, usecols=[5], squeeze=True)  # `squeeze=True`用于将一维数组转为列表
            # 将第六列数据追加到总的列表中
            column_data.extend(df_temp.tolist())

    # 将所有第六列数据写入新的csv文件，每一行对应原来的一个值
    pd.DataFrame(column_data).to_csv(output_file, header=None, index=False)

# 使用函数，记得替换为实际文件夹路径和输出文件名
extract_columns_to_new_csv('input_folder_path', 'output.csv')