使用Pandas 从MySQL中读取日期数据时，我们有时需要使用MySQL的日期函数对日期进行操作。下面是使用Pandas 实现MySQL日期函数的解决方法：
步骤1：导入必要的Python模块和库
首先，需要导入必要的Python模块和库。在这个例子中，我们需要使用Pandas和pymysql模块。
import pandas as pd
import pymysql
步骤2：建立到MySQL数据库的连接
使用Pandas从MySQL中读取日期数据时，需要建立到MySQL数据库的连接。连接参数包括MySQL服务器地址，用户名，密码等信息。具体操作如下：
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', db='test_db')
步骤3：读取MySQL数据到Pandas DataFrame
使用Pandas的read_sql() 函数，可以将MySQL数据库中的数据读取到Pandas DataFrame中，实现数据进行操作。语法如下：
df = pd.read_sql(sql='SELECT * FROM test_table', con=conn, parse_dates={'date_col': '%Y-%m-%d'})
这里的parse_dates 参数是指将MySQL日期列解析为Python日期列。
步骤4：使用MySQL日期函数进行操作
完成了前面的步骤后，就可以使用MySQL日期函数进行操作了。我们可以使用Pandas 的apply() 函数，将MySQL日期函数应用于Pandas DataFrame中的日期列。比如以下示例：
df['date_col'] = df['date_col'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
上述示例中，将df数据框中的日期列date_col，使用strftime() 函数格式化为YYYY-MM-DD格式。
此外，我们也可以使用MySQL日期函数进行筛选操作，比如以下示例：
df = df[df['date_col'] > pd.Timestamp('2021-01-01')]
上述示例中，将Pandas DataFrame中大于‘2021-01-01’ 的日期筛选出来。
综上，使用Pandas实现MySQL日期函数的解决方法包含了以下步骤：导入必要的Python模块和库、建立到MySQL数据库的连接、读取MySQL数据到Pandas DataFrame 和使用MySQL日期函数进行操作。