python - Python和Pandas:将列组合成日期

在mydataframe中，时间分为3列：year、month、day，如下所示：

如何将它们转换为date，以便进行时间序列分析？
我可以这样做：

df.apply(lambda x:'%s %s %s' % (x['year'],x['month'], x['day']),axis=1)

它给出：

1095       1954 1 1
1096       1954 1 2
1097       1954 1 3
1098       1954 1 4
1099       1954 1 5
1100       1954 1 6
1101       1954 1 7
1102       1954 1 8
1103       1954 1 9
1104      1954 1 10
1105      1954 1 11
1106      1954 1 12
1107      1954 1 13

但接下来呢？
编辑：
这就是我最终的目的：

from datetime import datetime
df['date']= df.apply(lambda x:datetime.strptime("{0} {1} {2}".format(x['year'],x['month'], x['day']), "%Y %m %d"),axis=1)
df.index= df['date']

最佳答案

以下是如何将值转换为时间：

import datetime


df.apply(lambda x:datetime.strptime("{0} {1} {2} 00:00:00".format(x['year'],x['month'], x['day']), "%Y %m %d %H:%M:%S"),axis=1)