python如何把一个文件夹中里的所有csv文件的所有第二行都输出到一个新的csv文件，所有第三行输出到另一个新的csv文件，以此类推，忽略第一行

你可以使用`pandas`模块来读取和写入CSV文件，使用`os`模块来遍历文件夹中的所有CSV文件。下面是一个实现上述功能的示例代码：

import pandas as pd
import os

# 遍历文件夹中所有CSV文件
def process_csv_files(folder_path):
    for filename in os.listdir(folder_path):
        if filename.endswith('.csv'):
            process_csv_file(os.path.join(folder_path, filename))

# 处理单个CSV文件
def process_csv_file(csv_file):
    df = pd.read_csv(csv_file, header=None, skiprows=1)  # 读取CSV文件，忽略第一行
    for i, col in enumerate(df.columns):
        output_file = f'{os.path.splitext(csv_file)[0]}_{i+2}.csv'  # 新文件名，忽略第一列
        df.iloc[:, i].to_csv(output_file, index=False, header=False)  # 输出当前列到新文件中

# 测试代码
if __name__ == '__main__':
    folder_path = 'path/to/csv/folder'
    process_csv_files(folder_path)

在代码中，`process_csv_files`函数用于遍历指定文件夹中所有CSV文件，并调用`process_csv_file`函数处理每个CSV文件。`process_csv_file`函数中，我们首先使用`pandas`模块读取CSV文件，并忽略第一行。然后遍历每一列并将每列的数据输出到新的CSV文件中。新CSV文件的文件名为原始文件名加上列号。例如，如果原始文件名为`data.csv`，并且我们正在处理第二列，则新文件名为`data_2.csv`。

值得注意的是，`pandas`默认会将第一行作为表头处理，因此我们使用`header=None`参数来禁止`pandas`将第一行作为表头处理。同时，我们使用`skiprows=1`参数来忽略第一行。另外，我们在输出每列数据时使用`header=False`参数来禁止输出表头。