使日期更改功能化，而不是在代码中手动更改日期，使用pandas数据。

要实现使日期更改功能化，可以使用pandas库的日期时间处理功能。下面是一个示例代码，演示了如何使用pandas将日期更改为指定的值。

import pandas as pd

# 创建一个包含日期的DataFrame
data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期时间类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 打印原始日期
print("原始日期:")
print(df)

# 使用pandas的日期时间功能将日期更改为指定的值
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: x.replace(year=2023, month=2, day=15))

# 打印更改后的日期
print("\n更改后的日期:")
print(df)

输出结果为：

原始日期:
        date
0 2022-01-01
1 2022-01-02
2 2022-01-03

更改后的日期:
        date
0 2023-02-15
1 2023-02-15
2 2023-02-15

在上面的示例中，首先创建了一个包含日期的DataFrame。然后，使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为日期时间类型。接下来，使用apply()函数和lambda表达式将日期更改为指定的值（年份为2023，月份为2，日期为15）。最后，打印更改后的日期DataFrame。