Python 将年、月和日转换为日期时间

我有福勒。数据FRME：

     YEAR   MO   DY  name_col 
0  2016.0  1.0  5.0     0.00 
1  2016.0  1.0  6.0     0.00 
2  2016.0  1.0  7.0     0.41 
3  2016.0  1.0  8.0     0.53 
4  2016.0  1.0  9.0     2.12 

如何将分别表示年、月和日的年、月和日列转换为datetime

     YEAR   MO   DY  name_col   datetime
0  2016.0  1.0  5.0     0.00 2016-01-05
1  2016.0  1.0  6.0     0.00 2016-01-06
2  2016.0  1.0  7.0     0.41 2016-01-07
3  2016.0  1.0  8.0     0.53 2016-01-08
4  2016.0  1.0  9.0     2.12 2016-01-09

我试过这个：

pd.to_datetime(df_met['YEAR'].astype(int), format='%Y') + pd.to_timedelta(df_met['DY'] - 1, unit='d')

如果列的名称“正确”，则可以从多个列组合datetime：

发件人：

从数据帧的多个列组装日期时间。钥匙 可以是常见的缩写，如

[‘年’、‘月’、‘日’、‘分’、‘秒’、‘毫秒’、‘美国’、‘ns’]

或相同的复数形式

如果列的名称“正确”，则可以从多个列组合datetime：

发件人：

从数据帧的多个列组装日期时间。钥匙 可以是常见的缩写，如

[‘年’、‘月’、‘日’、‘分’、‘秒’、‘毫秒’、‘美国’、‘ns’]

或相同的复数形式

In [106]: df
Out[106]:
     YEAR   MO   DY  name_col
0  2016.0  1.0  5.0      0.00
1  2016.0  1.0  6.0      0.00
2  2016.0  1.0  7.0      0.41
3  2016.0  1.0  8.0      0.53
4  2016.0  1.0  9.0      2.12

In [107]: df['datetime'] = pd.to_datetime(df.rename(columns={'MO':'MONTH', 'DY':'DAY'}).drop('name_col', 1))

In [108]: df
Out[108]:
     YEAR   MO   DY  name_col   datetime
0  2016.0  1.0  5.0      0.00 2016-01-05
1  2016.0  1.0  6.0      0.00 2016-01-06
2  2016.0  1.0  7.0      0.41 2016-01-07
3  2016.0  1.0  8.0      0.53 2016-01-08
4  2016.0  1.0  9.0      2.12 2016-01-09