将DataFrame中的日期转换为统一的数值数据，因此"2016-03-21"成为整数20160321

### 回答1：
可以使用`pandas`中的`to_datetime()`函数将日期转换为`datetime`类型，然后使用`dt.strftime()`函数将日期转换为字符串，最后使用`int()`函数将字符串转换为整数。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': ['2016-03-21', '2017-05-11', '2018-08-01']})

# 将日期转换为整数
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.strftime('%Y%m%d').astype(int)

print(df)

输出结果为：

       date
0  20160321
1  20170511
2  20180801

### 回答2：
要将DataFrame中的日期转换为统一的数值数据，可以使用pandas库中的to_datetime()和strftime()函数来实现。

首先，使用to_datetime()函数将日期列转换为pandas的日期时间格式。假设日期列的名称为"date"，则可以使用以下代码将其转换为日期时间格式：
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

接下来，使用strftime()函数将日期时间格式转换为整数格式。可以将日期时间格式转换为字符串格式，然后再将其转换为整数格式。假设转换后的日期列的名称为"date_numeric"，则可以使用以下代码将其转换为整数格式：
df['date_numeric'] = df['date'].dt.strftime('%Y%m%d').astype(int)

在上述代码中，将日期时间格式转换为字符串格式时使用了"%Y%m%d"的格式化字符串，其中%Y表示年份（4位数），%m表示月份（2位数），%d表示日期（2位数）。

最后，将字符串格式的日期时间列使用astype()函数将其转换为整数格式。

通过以上步骤，DataFrame中的日期列将被转换为统一的整数数据，例如"2016-03-21"将被转换为整数20160321。

### 回答3：
可以使用pandas库中的datetime模块来完成将DataFrame中的日期转换为统一的数值数据。

首先，我们需要将日期列的数据类型转换为datetime类型，可以使用pandas的to_datetime函数来实现。将日期列转换为datetime类型后，可以使用.dt属性来获取年、月、日等日期信息。

接下来，我们可以通过将年、月和日的信息进行数字的拼接，得到一个八位数的整数表示日期。可以使用.paste函数将年、月和日的数字连接起来，然后使用.astype函数将字符型转换为整型。

最后，我们可以将转换后的整数赋值回日期列。

以下是具体的代码实现：

import pandas as pd

# 创建DataFrame，包含日期列
df = pd.DataFrame({'日期': ['2016-03-21', '2017-05-15', '2018-08-07']})

# 将日期列转换为datetime类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 获取年、月、日信息，并拼接为整数
df['日期'] = df['日期'].dt.year * 10000 + df['日期'].dt.month * 100 + df['日期'].dt.day

# 输出结果
print(df)

运行结果如下：

         日期
0  20160321
1  20170515
2  20180807

通过以上代码，我们成功将DataFrame中的日期转换为统一的数值数据，即"2016-03-21"被转换为整数20160321。