Pandas提供了許多方法來處理日期數據，以下是一些常用的方法：
將日期字符串轉換為日期格式：可以使用to_datetime()函數將字符串轉換為日期格式。例如：pd.to_datetime('2022-01-01')。
從日期中提取年、月、日等信息：可以使用.dt屬性來提取日期時間的年、月、日等信息。例如：df['date'].dt.year。
創建日期范圍：可以使用date_range()函數來創建一個指定范圍的日期序列。例如：pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-12-31', freq='D')。
將日期作為索引：可以使用set_index()方法將日期列設置為數據框的索引。例如：df.set_index('date')。
基于日期的篩選和切片：可以使用布爾索引來根據日期進行篩選和切片操作。例如：df[df['date'] > '2022-01-01']。
基于日期的聚合：可以使用groupby()方法結合日期的屬性來進行聚合操作。例如：df.groupby(df['date'].dt.year)['value'].sum()。
在日期上進行計算：可以使用pd.DateOffset對象進行日期的加減操作。例如：df['date'] + pd.DateOffset(days=1)。
處理缺失日期數據：可以使用fillna()方法或interpolate()方法來處理缺失的日期數據。例如：df['date'].fillna(method='ffill')。
這些只是Pandas中處理日期數據的一些常用方法，還有很多其他方法可以根據具體需求進行使用。
