data['DATA_DATE'] = pd.to_datetime(data['DATA_DATE'])优化这行代码

这行代码已经非常简洁，不太需要优化，但是如果你想减少内存使用，可以使用pandas的参数`infer_datetime_format=True`来加速日期解析和减少内存占用。代码如下：

data['DATA_DATE'] = pd.to_datetime(data['DATA_DATE'], infer_datetime_format=True)

此外，如果你的数据量非常大，你也可以考虑使用`chunksize`和`read_csv`的参数`parse_dates`来按块读取数据和解析日期，以减少内存占用。具体实现可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 指定日期列的列名和解析格式
date_cols = ['DATA_DATE']
date_parser = lambda x: pd.to_datetime(x, format='%Y-%m-%d')

# 逐块读取数据
chunksize = 1000000
reader = pd.read_csv('your_file.csv', chunksize=chunksize, parse_dates=date_cols, date_parser=date_parser)

# 逐块处理日期列
for chunk in reader:
    # 在这里对日期列进行处理
    ...