根据第二个csv文件中的数字和第一个csv文件中第一列名称字母后的数字相对应，提取第一个csv文件中第二列，第三列等十几列的数值，保存到第二个csv文件中，如果第二个csv文件中没有第一个文件中的数字，则跳过，执行下一个，利用3.8版本的python中的，pd.read_csv函数举个详细的例子

好的，让我来解释一下。

首先，我们需要读取两个csv文件，可以使用 `pd.read_csv()` 函数来完成：

import pandas as pd

# 读取第一个csv文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')

# 读取第二个csv文件
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

接下来，我们需要根据第二个csv文件中的数字和第一个csv文件中第一列名称字母后的数字相对应，提取第一个csv文件中第二列，第三列等十几列的数值。

假设第一个csv文件中第一列的名称为 `id`，第二列到第十二列依次为 `col1` 到 `col11`，第二个csv文件中的数字对应的是第一个csv文件中的 `id` 列，那么我们可以使用 `pd.merge()` 函数来将两个表格合并，并且只保留第二列到第十二列：

# 合并两个csv文件，只保留第二列到第十二列
merged_df = pd.merge(df1[['id', 'col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7', 'col8', 'col9', 'col10', 'col11']], df2, on='id', how='inner')

最后，我们将合并后的表格保存为第二个csv文件：

# 将合并后的表格保存为第二个csv文件
merged_df.to_csv('file3.csv', index=False)

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取第一个csv文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')

# 读取第二个csv文件
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 合并两个csv文件，只保留第二列到第十二列
merged_df = pd.merge(df1[['id', 'col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7', 'col8', 'col9', 'col10', 'col11']], df2, on='id', how='inner')

# 将合并后的表格保存为第二个csv文件
merged_df.to_csv('file3.csv', index=False)

希望我的回答能够帮到你！