根据第二个csv文件中第一列的数字和第一个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，如果第一个csv文件中没有第二个csv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，以下是针对你更新后的问题的示例代码：

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')

# 提取需要的列
cols_to_extract = df1.columns[1:]
cols_to_extract_idx = [int(col[1:]) - 1 for col in cols_to_extract]
df1_extracted = df1.iloc[:, cols_to_extract_idx]

# 根据第二个csv文件中的数字提取第一个csv文件中的数据
df2_extracted = pd.DataFrame(columns=cols_to_extract)
for num in df2.iloc[:, 0]:
    if num in df1.iloc[:, 0].values:
        row = df1[df1.iloc[:, 0] == num].iloc[:, 1:]
        df2_extracted = pd.concat([df2_extracted, row], ignore_index=True)

# 将结果保存到第三个csv文件中
df2_extracted.to_csv('file3.csv', index=False)

在这个例子中，我们首先使用`pd.read_csv()`函数读取了两个csv文件，然后提取了第一个csv文件中除了第一列外的所有列，并将这些列保存在了一个新的DataFrame对象中。然后，我们遍历了第二个csv文件中的数字列，对于每一个数字，如果该数字在第一个csv文件中出现过，则提取该数字对应的行，并将提取到的所有行合并到一个新的DataFrame对象中。最后，我们将提取出来的数据保存到了第三个csv文件中。

需要注意的是，这个代码仅供参考，具体实现可能需要根据你的具体需求进行调整。另外，如果你的数据量比较大，可能需要使用一些优化方法来提高代码的效率。