使用切片的方法将‘data’拆分成年月日，新增年月日3列，并使用pandas的to_numeric()将数据转换成数值类型 srt.slice(start,stop)为切片

在Python中，如果你有一个名为'data'的时间序列数据，例如它是一个包含日期字符串的Series或DataFrame的列，你可以使用Pandas库来进行处理。首先，你需要确保日期字符串是符合一定格式的，比如'YYYY-MM-DD'。假设'data'列的日期格式是这样的，你可以按照以下步骤操作：

1. 利用`pd.to_datetime()`函数将日期字符串转换为日期时间格式的对象：

import pandas as pd

date_series = data.astype(str)
datetime_series = pd.to_datetime(date_series, format='%Y-%m-%d')

2. 使用切片提取年、月、日部分。在Pandas中，你可以使用`.dt`属性获取日期时间对象的属性：

year = datetime_series.dt.year
month = datetime_series.dt.month
day = datetime_series.dt.day

这里我们得到了三个新的Series，分别对应年、月和日。

3. 将这些 Series 添加到原 DataFrame 中作为新列，可以使用`assign()`方法：

df = df.assign(year=year, month=month, day=day)

4. 转换这些列为数值类型，你可以再次使用`to_numeric()`，如果某些值无法转换为数字（如非数字字符），它会返回NaN：

df['year'] = pd.to_numeric(df['year'], errors='coerce')
df['month'] = pd.to_numeric(df['month'], errors='coerce')
df['day'] = pd.to_numeric(df['day'], errors='coerce')

现在，df就有了年、月、日的新列，且它们都是数值类型了。