更改Python上熊猫的日期解析器上的默认日期

我有一个如下所示的数据集：

refrigerator.csv
08/02/2012 00:00:02;136;134
08/02/2012 00:00:03;134;134
08/02/2012 00:00:05;136;134
08/02/2012 00:00:06;136;134
08/02/2012 00:00:08;134;134
08/02/2012 00:00:09;134;134
...

我想将始终为2012年2月8日的日期更改为2010年1月1日。我试着做到以下几点：

import pandas as pd
refr=pd.read_csv('C:/refrigerator.csv', names=['ts', 'P1', 'P2'], 
                  sep=';', parse_dates=[0], index_col=0, 
                  date_parser=lambda x: pd.Timestamp('2010-01-01 %s' %x)) 

---

但我有一个错误。简而言之，我想保持时间不变，改变日期。原因是我有多个数据集，每个数据集代表一个设备的日常电源配置文件。我不在乎日期，只在乎时间。我想阅读所有相同日期的文件，以便同步它们

您可以在

date\u解析器中首先尝试转换为，然后尝试替换：

import pandas as pd
import io

temp=u"""
08/02/2012 00:00:02;136;134
08/02/2012 00:00:03;134;134
08/02/2012 00:00:05;136;134
08/02/2012 00:00:06;136;134
08/02/2012 00:00:08;134;134
08/02/2012 00:00:09;134;134"""


#after testing replace io.StringIO(temp) to filename
df =pd.read_csv(io.StringIO(temp), names=['ts', 'P1', 'P2'], 
                  sep=';', parse_dates=[0], index_col=0, 
                  date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x).replace(year=2010, month=1,day=1))

print df
                      P1   P2
ts                           
2010-01-01 00:00:02  136  134
2010-01-01 00:00:03  134  134
2010-01-01 00:00:05  136  134
2010-01-01 00:00:06  136  134
2010-01-01 00:00:08  134  134
2010-01-01 00:00:09  134  134