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使用 Pandas 从 Excel 文件列中提取时间数据，通常需要使用到 read_excel 和 to_datetime 两个函数。以下是详细步骤：

1. 导入 Pandas 模块

import pandas as pd

1. 读取 Excel 文件

df = pd.read_excel('数据文件.xlsx')

1. 定位需要提取时间数据的 Excel 列

假设我们的 Excel 文件中有一列名为 时间，则可以使用如下代码提取这一列数据：

time_column = df['时间']

1. 对时间数据进行转换

我们可以使用 to_datetime 函数将时间数据转换为 Pandas 中的 DateTime 格式，代码如下：

time_column = pd.to_datetime(time_column)

注意，to_datetime 函数会将数据转换为 DateTime 格式，并且会自动识别时间字符串格式。但是，如果在 Excel 表格中，时间数据的格式不统一，可能会出现解析错误。在这种情况下，需要通过设置 format 参数来指定时间字符串的格式。

1. 可选：增加新列

如果需要，我们还可以将转换后的时间数据保存到一个新的列中。例如，我们可以将转换后的时间数据保存到一个名为 时间-转换后 的列中，代码如下：

df['时间-转换后'] = time_column

1. 完整代码示例

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('数据文件.xlsx')

# 定位需要提取时间数据的 Excel 列
time_column = df['时间']

# 将时间数据转换为 Pandas 中的 DateTime 格式
time_column = pd.to_datetime(time_column)

# 增加新列：时间-转换后
df['时间-转换后'] = time_column

以上就是使用 Pandas 从 Excel 文件列中提取时间数据的完整攻略。感谢您的提问，如有进一步需要，欢迎随时向我提问。