将文件夹子子文件夹中csv数据，按照每一列进行时域同步平均（TSA）处理，其中时域同步平均（TSA）处理的窗口可定义，变换后的数据写入新的csv中，以tsa后缀命名。

您可以使用Python中的pandas库来处理CSV数据，并实现您所描述的时域同步平均处理。下面是一个示例代码，可以帮助您完成这个任务：

import os
import pandas as pd

def tsa_processing(input_folder, output_folder, window_size):
    # 检查输出文件夹是否存在，若不存在则创建
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)

    # 遍历输入文件夹中的所有文件
    for root, dirs, files in os.walk(input_folder):
        for file in files:
            if file.endswith(".csv"):
                # 读取CSV文件
                input_path = os.path.join(root, file)
                df = pd.read_csv(input_path)

                # 执行时域同步平均处理
                tsa_df = df.rolling(window=window_size).mean()

                # 构建输出文件路径
                output_file = os.path.splitext(file)[0] + "_tsa.csv"
                output_path = os.path.join(output_folder, output_file)

                # 将处理后的数据写入新的CSV文件
                tsa_df.to_csv(output_path, index=False)

在上述代码中，`tsa_processing`函数接受三个参数：输入文件夹路径(`input_folder`)，输出文件夹路径(`output_folder`)和窗口大小(`window_size`)。它将遍历输入文件夹中的所有CSV文件，并对每个文件执行时域同步平均处理。处理后的数据将写入新的CSV文件，并存储在输出文件夹中，文件名以"_tsa"后缀命名。

您可以根据需要调整窗口大小和文件路径。请确保您已安装pandas库（可以使用`pip install pandas`命令进行安装）。

希望这可以帮助到您！如果有任何问题，请随时提问。