datetime，3月至5月为春季，6月至8月为夏季，9月至11月为秋季，12月至次年2月为冬季，多年记录归集数据，显示每年每季

`datetime` 是Python标准库中的模块，用于处理日期和时间相关的计算、解析和格式化。如果你想要记录并分析每年每个季度的数据，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，导入`datetime`模块和其他必要的库，例如`pandas`，它对数据处理非常有用。

import pandas as pd
from datetime import datetime

2. 创建一个函数来确定给定日期所属的季度：

def get_quarter(date):
    year = date.year
    month = date.month
    if month >= 3 and month <= 5:
        return f"{year}春"
    elif month >= 6 and month <= 8:
        return f"{year}夏"
    elif month >= 9 and month <= 11:
        return f"{year}秋"
    else:
        return f"{year}冬"

3. 使用`pandas`将日期数据转换成`datetime`对象，并创建一个新的列来存储季度：

# 假设df是一个包含日期数据的DataFrame
df['Quarter'] = df['Date'].apply(lambda x: get_quarter(datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d')))

4. 最后，你可以按季度对数据进行分组和统计分析：

quarterly_stats = df.groupby('Quarter').agg({'YourColumn': 'sum', 'AnotherColumn': 'mean'})