Я новичок и в StackOverflow, и в пандах. Я пытаюсь прочитать большой CSV-файл с данными о бинах на фондовом рынке в следующем формате:

date,time,open,high,low,close,volume,splits,earnings,dividends,sym
20130625,715,49.2634,49.2634,49.2634,49.2634,156.293,1,0,0,JPM
20130625,730,49.273,49.273,49.273,49.273,208.39,1,0,0,JPM
20130625,740,49.1866,49.1866,49.1866,49.1866,224.019,1,0,0,JPM
20130625,745,49.321,49.321,49.321,49.321,208.39,1,0,0,JPM
20130625,750,49.3306,49.369,49.3306,49.369,4583.54,1,0,0,JPM
20130625,755,49.369,49.369,49.369,49.369,416.78,1,0,0,JPM
20130625,800,49.369,49.369,49.3594,49.3594,1715.05,1,0,0,JPM
20130625,805,49.369,49.369,49.3306,49.3306,1333.7,1,0,0,JPM
20130625,810,49.3306,49.3786,49.3306,49.3786,1567.09,1,0,0,JPM

У меня есть следующий код, чтобы прочитать его в DataFrame в Pandas

import numpy as np
import scipy as sp
import pandas as pd
import datetime as dt
fname  = 'bindat.csv'
df     = pd.read_csv(fname, header=0, sep=',')

Проблема в том, что столбцы даты и времени читаются как int64. Я хотел бы объединить эти два в одну временную метку, такую ​​как: 2013-06-25 07:15:00.

Я изо всех сил пытаюсь даже правильно прочитать время, используя:

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'].astype(str))
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'].astype(str))

Первая команда работает для преобразования, но время кажется странным.

df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 9999 entries, 0 to 9998
Data columns (total 11 columns):
date         9999 non-null datetime64[ns]
time         9999 non-null object
open         9999 non-null float64
high         9999 non-null float64
low          9999 non-null float64
close        9999 non-null float64
volume       9999 non-null float64
splits       9999 non-null float64
earnings     9999 non-null int64
dividends    9999 non-null float64
sym          9999 non-null object
dtypes: datetime64[ns](1), float64(7), int64(1), object(2)None

И тогда я хочу объединиться в единый DatetimeIndex.

Любые предложения с благодарностью.

Ура!