Dataframe中日期型数据，如“2010-01-10”怎么处理？

处理日期型数据可以使用Python中的pandas库。具体步骤如下：

1. 读取数据时，指定日期列的数据类型为日期型，例如：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'])

2. 如果日期数据不是按照日期顺序排列的，可以使用sort_values()方法按照日期排序：

   df.sort_values('date', inplace=True)

3. 日期数据可以通过.dt属性进行访问，例如：

   df['year'] = df['date'].dt.year

可以获取日期数据的年份，同样的，也可以获取月份、日等数据。

4. 可以使用resample()方法对时间序列数据进行重采样，例如：

   df.resample('M', on='date').sum()

可以将数据按照月份进行聚合并求和。

5. 如果需要对日期数据进行加减操作，可以使用timedelta()方法，例如：

   df['date'] + pd.Timedelta(days=7)

可以将日期数据加上7天。

希望这些方法可以帮助你处理日期型数据。