MySQL是一種管理關系型數據庫的軟件。數據存儲在表格中，這些表格可以通過結構化查詢語句 (Structured Query Language, SQL) 進行操作。而Pandas是一種基于NumPy的Python數據分析庫。它可以被用來處理各種不同類型的數據，包括常規的、工具生成的或者來自于其他數據源的數據文件。

在使用MySQL和Pandas時，日期是非常常見的數據類型。

MySQL中日期可以使用DATE，TIME和DATETIME三種數據類型進行存儲。其中DATE存儲日期，TIME存儲時間，DATETIME同時存儲日期和時間。例如：

CREATE TABLE example (
id INT PRIMARY KEY,
birthdate DATE,
timeofday TIME,
createdatetime DATETIME
);

而在Pandas中，日期可以使用Timestamp數據類型進行存儲。

import pandas as pd
data = {'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'], 'value': [10, 20, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
print(df)

在Pandas中，可以將字符串轉換為Timestamp，以便可以更好地處理這些日期時間數據。例如，使用to_datetime方法可以將日期轉換為Pandas中的日期時間類型，以便進行分析，計算和可視化。

需要注意的是，在MySQL中和Pandas中處理日期時，時區可能是一個問題，需要正確設置和處理。