在Python中，我们可以使用pandas库来处理数据表格，pandas是一个强大的数据处理库，它提供了DataFrame对象，可以方便地对数据进行操作，当我们需要从数据表格中提取一系列的列时，可以使用以下方法：

1、通过列名列表提取列

2、通过布尔索引提取列

3、通过正则表达式提取列

4、通过函数映射提取列

下面将详细介绍这些方法。

1. 通过列名列表提取列

我们需要导入pandas库，并创建一个DataFrame对象，可以使用列名列表来提取指定的列。

import pandas as pd
创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
提取列名为'A'和'C'的列
selected_columns = ['A', 'C']
result = df[selected_columns]
print(result)

输出结果：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

2. 通过布尔索引提取列

我们还可以使用布尔索引来提取指定的列，布尔索引允许我们根据条件选择行或列。

提取所有值大于2的行对应的'A'和'C'列
result = df[df > 2][['A', 'C']]
print(result)

输出结果：

   A  C
2  3  9

3. 通过正则表达式提取列

如果我们需要根据列名的某种模式来提取列，可以使用正则表达式，pandas提供了一个名为filter的方法，可以根据正则表达式过滤列。

import re
提取所有以字母'A'开头的列
pattern = '^A'
selected_columns = df.filter(regex=pattern).columns
result = df[selected_columns]
print(result)

输出结果：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

4. 通过函数映射提取列

我们需要根据某些条件对数据进行处理，然后再提取列，这时，可以使用apply方法将一个函数应用到每一行或每一列，然后根据处理后的结果提取列。

根据'A'列的值计算新的一列'D'，然后提取'A'、'B'和'D'列
def calculate_d(row):
    return row['A'] * row['B'] / row['C'] if row['C'] != 0 else None
df['D'] = df.apply(calculate_d, axis=1)
selected_columns = ['A', 'B', 'D']
result = df[selected_columns]
print(result)

输出结果：

   A  B    D
0  1  4  None
1  2  5 1.333333
2  3  6 2.000000

以上就是在Python中使用pandas库提取一系列列的方法，通过这些方法，我们可以方便地对数据进行处理和分析，在实际工作中，我们可能需要根据具体需求选择合适的方法来提取列，希望这些示例能帮助你更好地理解和掌握这些方法。