Add support for datetime/date datatypes and columns

**Is your feature request related to a problem? Please describe.**
I would like to run data quality checks such as Maximum() or Minimum() on datetime columns (DateType or Timestamp type in Spark).

**Describe the solution you'd like**
Add support for datetime columns in the API ([ConstrainableDataTypes](https://pydeequ.readthedocs.io/en/latest/pydeequ.html#pydeequ.checks.ConstrainableDataTypes), Analyzers, Profilers).

**Describe alternatives you've considered**
I'm currently converting datetime columns to a numeric datatype (unix_timestamp), but it would be great if we could use the API on the original columns, in order to avoid conversion bugs/issues.

Thanks for considering my request! 🙂

ConstrainableDataTypes API から始め、次に issue で言及されている Analyzers と Profilers を調査して、数値列が現在どのように処理されているかを追跡します。Maximum() と Minimum() を含め、Spark DateType 列および Timestamp 列で期待される動作を確認します。unix_timestamp 変換なしで元の datetime 列に対してこれらのチェックが機能すれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。