将数据帧年和月合并到新对象Python中

我有一个数据框架，其中的列仅为年和月，如：

Year        Month
2001        1
2001        2
2001        3
.
.
2010        1
2010        2
.

使用

pd.to_datetime（df[['year'，'month']]）转换为
pd.datetime
需要几天的时间来匹配格式，因此我得到了错误：

ValueError:要组装映射，至少需要指定[year，month，day]，缺少[day]

我觉得我可以用重复的Day=1来填充一个新的列，但我想避免这样做，因为我只想创建一个年-月的时间序列

有没有办法将年-月映射到一个日期，以便正确地绘制图表？
没有“仅月份”之类的东西

pd.to_datetime
assign
使用参数“”中指定的列创建
df
的副本

如上所述：

说明：
df.assign（day=1）
是一种快速创建带有
'day'
列的临时数据框的方法，无需修改原始数据框


to_period
您可能需要使用
来设置时段

pd.to_datetime(df.assign(day=1)).dt.to_period('M')

0   2001-01
1   2001-02
2   2001-03
3   2010-01
4   2010-02
dtype: object

说明：
df.assign（day=1）
是一种快速创建带有
'day'
列的临时数据框的方法，无需修改原始数据框。我有与每年和每月相关的值。我知道在最初的问题中没有提到这一点，但有没有办法在数据帧中生成这些临时值？如果我保留原始索引，将其分割为单独的df，然后将它们添加回原始df.IIUC:
df.assign（MonthPeriod=df[['Year'，'Month']]].assign（day=1.dt.to_period（'M'））
@hellotearth如果这不是你的意思，你需要澄清。我确信答案是肯定的，但我首先需要理解你的意思（-：
pd.to_datetime(df.assign(day=1)).dt.to_period('M')

0   2001-01
1   2001-02
2   2001-03
3   2010-01
4   2010-02
dtype: object