csvのfloatの日時をタイムスタンプ型に変換したい

Question

csvのfloatの日時をタイムスタンプ型に変換したいです。
test.csvには

DATE	        A	B
20150101.0      10     13
20150102.0      20     9
20150103.0      12     11
20150104.0      15     11
・
・
・

のようにデータが入っています。このDATEを
2015-01-01のようなdatetime型に変換したいです。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_csv('test.csv',parse_dates=['DATE']).sort_values('DATE')
df['DATE']=pd.to_datetime(df['DATE']/1000.0)

という風にコードを書いて実行すると、
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'float' とエラーが出ました。

df['DATE']=pd.to_datetime(df['DATE’]) 

と実行すると、
ValueError: year 20150101 is out of range とエラーが出ました。
どのように修正すれば意図したことが実行できますか？

Answer 1

出力結果

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_csv(r'C:\workspace\tmp\test.txt',parse_dates=['DATE'])
df["DATE"]=pd.to_datetime(df['DATE'], format="%Y%m%d")

print(df)
print()

df = df.sort_values('DATE')
print(df)

Answer 2

列の型をstrとして読み込んでから、自分でフォーマットを指定して変換すれば特に問題ないかと。

import io
import pandas as pd

txt = """
DATE            A    B
20150101.0      10     13
20150102.0      20     9
20150103.0      12     11
20150104.0      15     11
"""

df = pd.read_table(io.StringIO(txt), dtype={"DATE":str},
                   sep="\s+", engine="python")
df["DATE"]=pd.to_datetime(df["DATE"], format="%Y%m%d.0")
print(df.dtypes)
print(df)
""" =>
DATE    datetime64[ns]
A                int64
B                int64
dtype: object
        DATE   A   B
0 2015-01-01  10  13
1 2015-01-02  20   9
2 2015-01-03  12  11
3 2015-01-04  15  11
"""