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

好的，可以使用Python的pandas库来实现。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 定义一个空的DataFrame

df = pd.DataFrame()

3. 使用os库来遍历文件夹中的文件，将每个文件的内容读入DataFrame中

import os

folder_path = 'your_folder_path'  # 文件夹路径
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.csv'):  # 只读取csv文件
        file_path = os.path.join(folder_path, filename)
        temp_df = pd.read_csv(file_path, usecols=['col_name'])  # 读取指定列
        df = pd.concat([df, temp_df], axis=1)  # 将每个文件的列合并到df中

其中，usecols参数可以指定要读取的列名或列序号，可以根据实际情况进行修改。

4. 查看合并后的DataFrame

print(df.head())

这样就可以将一个文件夹下的csv文件中指定列合并成一个新的DataFrame了。