执行disease_log['终止日期'] = pd.to_datetime(disease_log['终止日期'], format='%Y/%m/%d')时出现disease_log['终止日期'] = pd.to_datetime(disease_log['终止日期'], format='%Y/%m/%d')

这个问题可能是因为disease_log['终止日期']列中有缺失值（NaN）导致的。可以尝试使用fillna函数将缺失值填充为一个特定的值，例如'0000/00/00'，然后再执行pd.to_datetime函数转换为日期类型。

以下是示例代码：

import pandas as pd

disease_log = pd.read_csv('disease_log.csv')
disease_log['终止日期'] = disease_log['终止日期'].fillna('0000/00/00')
disease_log['终止日期'] = pd.to_datetime(disease_log['终止日期'], format='%Y/%m/%d')
print(disease_log.head())

在这个示例代码中，我们使用fillna函数将缺失值填充为'0000/00/00'，然后再使用pd.to_datetime函数将其转换为日期类型。