以下是一个示例代码，用于根据条件将单元格格式化为不同的日期格式。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Date': ['01-05-2022', '02-15-2022', '03-25-2022', '04-10-2022'],
        'Value': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个函数，用于根据条件格式化日期
def format_date(date):
    if '-' in date:
        return pd.to_datetime(date, format='%m-%d-%Y').strftime('%m-%d-%Y')
    else:
        return pd.to_datetime(date, format='%d-%m-%Y').strftime('%d-%m-%Y')

# 应用函数到日期列
df['Formatted Date'] = df['Date'].apply(format_date)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

         Date  Value Formatted Date
0  01-05-2022     10     01-05-2022
1  02-15-2022     20     02-15-2022
2  03-25-2022     30     03-25-2022
3  04-10-2022     40     04-10-2022

在上述示例中，我们首先创建了一个包含日期和值的示例数据集。然后，我们定义了一个名为format_date的函数，该函数根据日期的格式将其格式化为不同的格式。在这个例子中，我们假设日期以“mm-dd-yyyy”或“dd-mm-yyyy”的格式输入。然后，我们将这个函数应用到日期列上，将格式化后的日期存储在一个新的列“Formatted Date”中。最后，我们打印出整个数据集，以显示格式化后的日期列。