Python 3.x Pandas to_datetime解析格式奇怪的日期

TL；医生：

如何使用pd.to_datetime（）中的format参数来解析格式为“YYYY-mmdd”的日期

背景：

我从api中提取一些数据，索引是日期，但格式为字符串。以下是索引的外观：

Index(['2020 0422 22', '2020 0423 23', '2020 0424 24', '2020 0427 27',
       '2020 0428 28'],
      dtype='object')

选项1:

通常我会做一些类似于

df.index=pd.to\u datetime（df.index）

的事情，这通常会像一个符咒一样工作。如果这不起作用，那么我将使用format参数进行如下解析

pd.to_datetime（format='%y/%m/%d）

，但是考虑到一天包含两次，我不确定如何使用此参数

选项2:

我还可以使用字符串理解创建一个新列表，将其转换为datetime，然后将df的索引设置为该值。大概是这样的：

[ x.split(' ')[0] + x.split(' ')[1] for x in df.tail().index ]

或

但这些选择似乎都不太像蟒蛇

问题：

如何使用pd.to_datetime（）中的format参数解析格式为“YYYY mmdd dd”的日期？

与

n=1

一起使用，选择第一个列表，然后传递给：

顺便说一句，最直观的答案是失败的：

df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%Y %m%d %d')
print (df)

错误：将组名“d”重新定义为组4；是第3组

idx = pd.Index(['2020 0422 22', '2020 0423 23', '2020 0424 24', '2020 0427 27',
       '2020 0428 28'])
df = pd.DataFrame(index = idx)

df.index = pd.to_datetime(df.index.str.rsplit(n=1).str[0], format='%Y %m%d')
print (df)

Empty DataFrame
Columns: []
Index: [2020-04-22 00:00:00, 2020-04-23 00:00:00, 
        2020-04-24 00:00:00, 2020-04-27 00:00:00, 
        2020-04-28 00:00:00]

df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%Y %m%d %d')
print (df)