实现一个可以在本地拉取多个CSV文件，并且所有文件通过第一列的值来判定第二列是否需要去除，使用留下的第二列来进行求均值，并且所有csv文件的最后均值打印至一个csv文件，表头使用原始csv文件的名称命名

好的，我来解答你的问题。首先需要使用 pandas 库来读取和处理 CSV 文件。具体实现步骤如下：

1. 导入 pandas 库

import pandas as pd

2. 定义一个函数，用于读取 CSV 文件并返回处理后的数据

def process_csv_file(csv_file_path):
    # 读取 CSV 文件
    df = pd.read_csv(csv_file_path)
    # 判定第二列是否需要去除
    df = df[df.iloc[:, 1] != 'remove']
    # 求第二列的均值
    mean_value = df.iloc[:, 1].mean()
    # 返回均值
    return mean_value

3. 定义一个主函数，用于遍历所有 CSV 文件并处理数据

def main():
    # 定义一个字典，用于存储每个 CSV 文件的均值
    mean_dict = {}
    # 遍历所有 CSV 文件
    for csv_file_name in ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']:
        # 读取 CSV 文件并处理数据
        mean_value = process_csv_file(csv_file_name)
        # 将均值存储到字典中
        mean_dict[csv_file_name] = mean_value
    # 将所有 CSV 文件的均值保存到一个新的 CSV 文件中
    df = pd.DataFrame(mean_dict.items(), columns=['file_name', 'mean_value'])
    df.to_csv('result.csv')

在主函数中，我们首先定义了一个字典 mean_dict，用于存储每个 CSV 文件的均值。然后，我们遍历所有 CSV 文件，并调用 process_csv_file 函数读取和处理数据。最后，我们使用 pandas 的 DataFrame 类型将所有 CSV 文件的均值保存到一个新的 CSV 文件中。

注意，上述代码仅供参考，实际应用中可能需要根据具体需求进行修改和优化。