假设数据框为df，要比较的两列分别为col1和col2，要提取的第三列为col3。

方法1：使用DataFrame.loc函数

可以使用DataFrame.loc函数来提取满足某些条件的行，并选择需要的列。下面的代码比较col1和col2列的值，当col1的值大于col2的值时，提取col3列的值。

extracted_data = df.loc[df['col1'] > df['col2'], 'col3']

方法2：使用DataFrame.apply函数

可以使用DataFrame.apply函数来遍历每一行，并针对每一行进行操作。下面的代码比较col1和col2列的值，当col1的值大于col2的值时，返回col3列的值。最后使用pd.concat函数将所有的结果合并成一个数据框。

import pandas as pd 

def extract_data(row):
    if row['col1'] > row['col2']:
        return row['col3']
    else:
        return pd.np.nan

extracted_data = pd.concat([df.apply(extract_data, axis=1)])

使用第一种方法可能会更快，但是使用第二种方法可以根据需要返回更多的列。