df1 = pd.read_excel('次席名单汇总（持续更新）.xlsx') time = df1['日期'] m = 0 for i in time: i = dt.strftime(i,'%Y-%m-%d') time[m] = i m = m+1 print(time) print(df1['日期'])

根据你给出的代码，这段代码的作用应该是将Excel文件中的日期数据格式化为"%Y-%m-%d"的形式，并输出格式化后的日期数据和原始日期数据。具体的实现步骤如下：

1. 首先使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件数据，将数据保存为DataFrame类型的变量df1。

2. 从df1中取出日期列数据，保存为Series类型的变量time。

3. 使用循环对time中的每一个日期数据进行格式化，将日期格式化为"%Y-%m-%d"的形式，然后将格式化后的日期数据重新赋值给time中的对应位置。在循环中使用了datetime模块的strftime()方法来进行日期格式化。

4. 使用print()函数输出格式化后的日期数据和原始日期数据。

需要注意的是，这段代码中对time进行了原地修改，即直接在原有的Series对象上修改数据，而没有创建新的Series对象来存储格式化后的日期数据。这种做法可能会影响到原始数据的准确性，建议在进行数据处理时使用复制的方式来避免这个问题。完整的代码如下：

import pandas as pd
from datetime import datetime as dt

df1 = pd.read_excel('次席名单汇总（持续更新）.xlsx')
time = df1['日期'].copy()  # 复制日期数据

m = 0
for i in time:
    i = dt.strftime(i, '%Y-%m-%d')  # 格式化日期为"%Y-%m-%d"的形式
    time[m] = i  # 原地修改日期数据
    m = m + 1

print("格式化后的日期数据：", time)
print("原始日期数据：", df1['日期'])