无法存储格式为%Y.%m.%d的dataframe date列

对于无法存储格式为%Y.%m.%d的dataframe date列的问题，可以采取以下解决方案：

1. 首先，确保你的dataframe中的date列的数据类型是datetime类型，可以使用pandas的to_datetime函数将其转换为datetime类型，例如：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y.%m.%d')

1. 如果转换仍然失败，可能是因为date列中包含了无法解析的日期格式。在这种情况下，可以尝试使用正则表达式或其他方法对date列中的数据进行清洗和预处理，确保其符合%Y.%m.%d的格式要求。
2. 如果数据清洗和预处理仍然无法解决问题，可以考虑将date列的数据类型转换为字符串类型，并使用其他方式存储，例如将日期转换为ISO 8601格式（YYYY-MM-DD）进行存储。
3. 在云计算领域中，腾讯云提供了多种相关产品和服务，可以帮助解决数据存储和处理的问题。例如，可以使用腾讯云的云数据库MySQL版或云数据库CynosDB来存储和管理数据，使用腾讯云的云函数SCF或容器服务TKE来进行数据处理和计算。
4. 此外，腾讯云还提供了云原生相关的产品和服务，如容器服务TKE、容器镜像仓库TCR等，可以帮助实现应用程序的快速部署和扩展。

总结起来，解决无法存储格式为%Y.%m.%d的dataframe date列的问题，可以通过数据类型转换、数据清洗和预处理等方法来处理，并可以借助腾讯云的相关产品和服务来实现数据存储和处理的需求。