以下是一个使用Python的pandas库来解决这个问题的示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('input.csv')

# 按照另一列的值提取列的值
column_to_extract = 'column1'
another_column = 'column2'
values_to_extract = ['value1', 'value2', 'value3']  # 根据另一列的这些值来提取列的值

extracted_values = df[df[another_column].isin(values_to_extract)][column_to_extract]

# 打印提取到的值
print(extracted_values)

在这个示例中，我们首先使用pd.read_csv()函数读取了一个名为input.csv的CSV文件，然后我们选择要提取值的两列，即column1和column2。然后我们使用df[another_column].isin(values_to_extract)来筛选出column2中值为value1、value2和value3的行，最后我们使用[column_to_extract]来提取column1中对应的值。

你可以根据实际的CSV文件和需要提取的列的名称，修改上述代码中的变量名和数值，以适应你的场景。