下面是详细的攻略。
使用Pandas导入Excel文件
Pandas是Python中一个重要的数据分析库，它可以轻松地处理各种数据表格格式，包括Excel文件。使用Pandas导入Excel文件，可以使用read_excel函数。read_excel函数默认导入Excel文件的第一个表格，但是它也支持指定Sheet名称或Sheet索引来导入特定的表格，该函数还支持多种参数配置，以满足不同的需求。
下面是read_excel函数的一般形式：
import pandas as pd
# Read Excel file
df = pd.read_excel('path/to/excel_file.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=None)
上面的函数将读取名为“Sheet1”的Excel表，并在DataFrame中存储每一列数据，默认情况下没有header行，如果需要添加固定的header行，请将header参数设置为所需的行数。
找到特定的列
在Pandas中，数据的列是一种Series对象。我们可以使用iloc[]方法来访问每一列。在Pandas中，iloc[]方法使用整数标签访问Series对象。它可以接受一个整数，该整数指定要访问的索引。iloc[]方法还支持一个列表参数，该列表包含要访问的所有索引的整数坐标。
下面是使用iloc[]方法在Pandas中访问一列的一般形式：
import pandas as pd
# Read Excel file
df = pd.read_excel('path/to/excel_file.xlsx')
# Access a column by its index
col = df.iloc[:, 0] # First column
# Access a column by its column name
col = df['Column Name']
使用上述方法可以得到指定列的数据，当然我们还可以对DataFrame所有的列进行遍历：
for column_name in df.columns:
print(column_name)
上述代码可以遍历DataFrame中的所有列名，将其输出到控制台。
下面我们通过一个完整实例来演示如何从Excel文件中导入数据，并访问其中的特定列：
import pandas as pd
# Path to Excel file
path = 'data.xlsx'
# Read Excel file
df = pd.read_excel(path)
# Access a column by its column name
col = df['Name']
# Print column
print(col)
上面的代码会从名为data.xlsx的Excel文件中读取内容，并存储在名称为“Name”的DataFrame列中。执行代码后，将打印出该列的内容到控制台。
希望上述攻略能够帮到你使用Pandas导入Excel文件并找到特定的列，如果还有其他问题，欢迎随时提出。