修改后的数据将保存在"new_file.csv"中。请注意，你需要安装pandas库。
如果你想要将日期格式批量改为 "2006/01/12"，你可以使用以下代码：
```python
import pandas as pd
# 读取日期数据
df = pd.read_csv('your_file.csv')
# 将日期列转换为日期时间格式（如果已经是日期时间格式，这一步可以省略）
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])
# 将日期格式改为 "2006/01/12"
df['date_column'] = df['date_column'].dt.strftime('%Y/%m/%d')
# 保存修改后的数据到新文件
df.to_csv('new_file.csv', index=False)
```
请将代码中的 "your_file.csv" 替换为你的文件名，然后运行代码即可。修改后的数据将保存在 "new_file.csv" 中。请注意，你需要安装 pandas 库（如果你还未安装的话）。
此外，如果你只需要修改单个日期的格式，而不是批量处理，你可以使用如下代码：
```python
import datetime
# 原始日期
date_string = "2022-05-23"
# 将日期字符串转换为日期时间格式
date = datetime.datetime.strptime(date_string, "%Y-%m-%d")
# 将日期格式改为 "2006/01/12"
new_date_string = date.strftime("%Y/%m/%d")
print(new_date_string)
```
你只需要将 "2022-05-23" 替换为你的日期字符串，然后运行代码即可。输出将会是 "2006/01/12"。