如何使用Pandas从Excel文件列中提取时间数据

下面是使用Pandas从Excel文件列中提取时间数据的完整攻略，包括以下几个步骤：

1. 导入Pandas和Excel文件
2. 将Excel数据导入Pandas DataFrame
3. 将时间数据转换为Pandas DateTime格式
4. 提取时间数据中的年、月、日、小时等信息

下面分别详细讲解每个步骤，同时提供实例说明。

1. 导入Pandas和Excel文件

首先，需要导入所需的Python库。在这里，我们需要使用Pandas库。同时，也需要导入读取Excel文件所需的openpyxl库（如果没有安装需要先安装）。

import pandas as pd
import openpyxl

接着，使用Pandas的read_excel()函数读取Excel文件。假设我们的Excel文件名为“data.xlsx”，其中时间数据所在的列名为“time”，那么代码如下：

df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['time'])

1. 将Excel数据导入Pandas DataFrame

读取Excel文件后，将数据导入到Pandas DataFrame中。

df = pd.DataFrame(df)

现在，我们已经成功将Excel数据导入到Pandas DataFrame中。

1. 将时间数据转换为Pandas DateTime格式

数据导入后，需要将“time”列中的字符串类型时间数据转化为Pandas DateTime格式，以便后续提取时间信息。

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

1. 提取时间数据中的年、月、日、小时等信息

最后，我们可以提取时间数据中的年、月、日、小时等信息，以便进一步分析。

df['year'] = df['time'].dt.year
df['month'] = df['time'].dt.month
df['day'] = df['time'].dt.day
df['hour'] = df['time'].dt.hour

上述代码中，我们使用了Pandas的dt属性，其中.year、.month、.day、.hour等是可用的属性来提取时间数据中的年、月、日、小时等信息。

综上所述，我们可以得到完整的代码如下所示：

import pandas as pd
import openpyxl

df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['time'])
df = pd.DataFrame(df)
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df['year'] = df['time'].dt.year
df['month'] = df['time'].dt.month
df['day'] = df['time'].dt.day
df['hour'] = df['time'].dt.hour

当然，上述代码只是一个示例，读者可以根据实际需要进行修改。