Как объединить один столбец данных Pandas с датой, а другой - со временем?

Я понял это сразу после того, как @jpp опубликовал их решение и использовал что-то вроде этого:

df = pd.read_csv("rawdata.csv", parse_dates={"Combined": [2,3]})
df['Combined'] = pd.to_datetime(df['Combined'], errors="coerce")

Последний аргумент - потому что в моих данных были NaN. В основном: как и в предыдущем ответе, сначала объедините столбцы, а затем используйте to_datetime, чтобы изменить их позже. Еще раз спасибо.

Вы можете преобразовать в datetime после того, как прочитали ваши данные в информационном кадре. Поскольку ваши компоненты date и time разделены на две серии, попытка парсинга непосредственно с pd.read_csv может оказаться сложной.

from io import StringIO

x = """date,time
10/9/2017,9:50a
10/9/2017,3:50p"""

# replace StringIO(x) with 'file.csv'
df = pd.read_csv(StringIO(x))

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['date'] + ' ' + df['time'])

print(df)
#         date   time            datetime
# 0  10/9/2017  9:50a 2017-10-09 09:50:00
# 1  10/9/2017  3:50p 2017-10-09 15:50:00