python datetime转换，日期可能包含空格

我有一个带有日期列的.csv文件，日期如下所示

date
2016年 4月 1日   <-- there are whitespaces in thie row
...
2016年10月10日

有一个问题，.csv中的日期列在月/日为一位数时可能包含空格。当有空白时，我的代码就不能正常工作

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有人提出解决方案吗？

如果存在矢量化解决方案，熊猫中最好避免列表理解，因为性能和无支持问题

我认为需要由\s+：一个或多个空白，用于转换为datetimes和last for dates添加：

性能：

绘图是通过以下方式创建的：

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实际上我不知道Python，但是如果用d.replace替换strtime中的d，是否可以实现这个技巧

data['date'] = [datetime.datetime.strptime(d, '%Y年%m月%d日').date() for d in data['date']]

data['date'] = (pd.to_datetime(data['date'].str.replace('\s+', ''), format='%Y年%m月%d日')
                  .dt.date)

def list_compr(df):
    df['date1'] = [datetime.datetime.strptime(d.replace(" ", ""), '%Y年%m月%d日').date() for d in df['date']]
    return df

def vector(df):
    df['date2'] = (pd.to_datetime(df['date'].str.replace('\s+', ''), format='%Y年%m月%d日').dt.date)
    return df

def make_df(n):
    df = pd.DataFrame({'date':['2016年 4月 1日','2016年10月10日']}) 
    df = pd.concat([df] * n, ignore_index=True)
    return df

perfplot.show(
    setup=make_df,
    kernels=[list_compr, vector],
    n_range=[2**k for k in range(2, 13)],
    logx=True,
    logy=True,
    equality_check=False,  # rows may appear in different order
    xlabel='len(df)')