我如何在python中使用pandas datetools，因为它从新版本中删除了

在python中使用pandas datetools，需要注意的是，从pandas 0.20.0版本开始，datetools模块已被移除，相关功能被整合到pandas的其他模块中。因此，如果你使用的是较新版本的pandas（大于等于0.20.0），你无法直接使用pandas datetools。

但是，不用担心，pandas提供了其他替代的方法来处理日期和时间。你可以使用pandas中的datetime模块来进行日期和时间的操作。以下是使用pandas中datetime模块的一些示例：

1. 创建一个日期范围：

import pandas as pd

date_range = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-31', freq='D')
print(date_range)

这将创建一个从2022年1月1日到2022年1月31日的日期范围，频率为每天（'D'）。

1. 将字符串转换为日期时间：

import pandas as pd

date_string = '2022-01-01'
date = pd.to_datetime(date_string)
print(date)

这将把字符串'2022-01-01'转换为pandas的日期时间对象。

1. 提取日期时间的特定部分：

import pandas as pd

date = pd.to_datetime('2022-01-01')
year = date.year
month = date.month
day = date.day
print(year, month, day)

这将提取出日期时间对象的年份、月份和日期。

1. 进行日期时间的运算：

import pandas as pd

date1 = pd.to_datetime('2022-01-01')
date2 = pd.to_datetime('2022-01-31')
delta = date2 - date1
print(delta)

这将计算出两个日期时间对象之间的时间差。

除了datetime模块，pandas还提供了其他用于日期和时间操作的功能，如时间戳索引、时间重采样等。你可以参考pandas官方文档（https://pandas.pydata.org/docs/）了解更多关于日期和时间处理的方法。

希望这些示例能帮助你在python中处理日期和时间数据。如果你对pandas的其他功能有更多疑问，欢迎继续提问。