接着上面的内容，显示df头5行，然后将销售日期date设为索引列并产生新数据框df2, 显示df2的头部3行，然后将df2的索引类型转为日期类型，要求使用pd.to_datetime()。然后查看df2中 9-3日到9-5日的数据，然后统计df2每天有多少条销售记录

假设数据框为df，可以按如下操作：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_excel('sales.xlsx')

# 显示头部5行
print(df.head())

# 设置日期为索引列，产生新数据框df2
df2 = df.set_index('销售日期')

# 显示df2头部3行
print(df2.head(3))

# 将索引类型转为日期类型
df2.index = pd.to_datetime(df2.index)

# 查看9-3日到9-5日的数据
print(df2.loc['2020-09-03':'2020-09-05'])

# 统计每天销售记录数量
sales_count = df2.groupby(df2.index).size()
print(sales_count)

其中，`pd.read_excel()`函数用于读取Excel文件，`set_index()`方法用于将指定列设置为索引列，`pd.to_datetime()`函数用于转换索引列的数据类型，`loc[]`用于通过索引选择数据，`groupby()`和`size()`方法用于统计每天销售记录数量。