import+pandas+as+pd import+numpy+as+np from+datetime+import+datetime date_list+=+['+2015/06/01',+'20

`import pandas as pd`的作用是将pandas库导入并命名为pd，以便在代码中使用。pandas是一个数据处理库，可以用于数据清洗、转换、分析等。`import numpy as np`的作用是将numpy库导入并命名为np，以便在代码中使用。numpy是一个数学库，可以用于数值计算、数组操作等。`from datetime import datetime`的作用是从datetime模块中导入datetime类，以便在代码中使用。datetime类可以用于处理日期和时间。

下面是代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

date_list = ['2015/05/01', '2015/05/02', '2015/05/03', '2015/05/04', '2015/05/05', '2015/05/06', '2015/05/07', '2015/05/08', '2015/05/09', '2015/05/10', '2015/05/11', '2015/05/12', '2015/05/13', '2015/05/14', '2015/05/15', '2015/05/16', '2015/05/17', '2015/05/18', '2015/05/19', '2015/05/20', '2015/05/21', '2015/05/22', '2015/05/23', '2015/05/24', '2015/05/25', '2015/05/26', '2015/05/27', '2015/05/28', '2015/05/29', '2015/05/30', '+2015/06/01', '20?']

# 将日期字符串转换为datetime类型
date_list = [pd.to_datetime(date, errors='coerce') for date in date_list]
print(date_list)

运行结果：

[Timestamp('2015-05-01 00:00:00'), Timestamp('2015-05-02 00:00:00'), Timestamp('2015-05-03 00:00:00'), Timestamp('2015-05-04 00:00:00'), Timestamp('2015-05-05 00:00:00'), Timestamp('2015-05-06 00:00:00'), Timestamp('2015-05-07 00:00:00'), Timestamp('2015-0...