批量读取一个文件夹下的csv文件提取其中三列，按照提起的第三列去除大于0的点并且第一列数据变成（第二列＋第一列数据）乘以2，再分别形成新的csv文件

好的，以下是代码示例：

import os
import pandas as pd

# 获取指定文件夹下的所有csv文件
folder_path = "path/to/folder"
csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]

# 循环读取每个csv文件并处理
for file in csv_files:
    # 读取csv文件为DataFrame
    df = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, file))
    
    # 提取其中三列
    df = df.iloc[:, :3]
    
    # 按照第一列数据变成（第二列＋第一列数据）乘以2
    df['result'] = (df.iloc[:, 1] + df.iloc[:, 0]) * 2
    
    # 去除第三列中大于0的点
    df = df[df.iloc[:, 2] <= 0]
    
    # 分别形成新的csv文件
    new_file_name = file.split('.')[0] + '_new.csv'
    df.to_csv(os.path.join(folder_path, new_file_name), index=False)

这段代码与上一个问题的代码类似，只是在处理DataFrame时增加了提取其中三列的步骤。具体来说，我们使用`df.iloc[:, :3]`来提取前三列数据。在处理完成后，我们将新的DataFrame保存成csv文件并命名为原文件名加上`_new.csv`的形式。