Pandasで日付と時間の列を「日時」として１つの列にまとめる方法

前提・実現したいこと

別々になっている日付と時間の列を、”日時”として１つの列にまとめたい。
具体的には、元データである<DATE>と<TIME>の列を、pandasのdatetime64[ns]型にして"Datetime"列としてindexに変換したい。

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

df = pd.read_csv("EURUSD_M1_201001040000_201912312259.csv",sep="\t", names=("Date","Time","Open","High","Low","Close","Tickvol","Vol","Spred"), dtype={0:str, 1:str})

df['Datetime'] = pd.to_datetime(df['Date'] + ' ' + df['Time'])
df = df.set_index('Datetime')

del df["Date"]
del df["Time"]

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

元データの情報。

df.head()
<DATE>\t<TIME>\t<OPEN>\t<HIGH>\t<LOW>\t<CLOSE>\t<TICKVOL>\t<VOL>\t<SPREAD>
0 2010.01.04\t00:00:00\t1.43259\t1.43259\t1.4321...
1 2010.01.04\t00:01:00\t1.43227\t1.43242\t1.4322...
2 2010.01.04\t00:02:00\t1.43234\t1.43244\t1.4323...
3 2010.01.04\t00:03:00\t1.43236\t1.43237\t1.4323...
4 2010.01.04\t00:04:00\t1.43232\t1.43235\t1.4322...

df.shape
(3699839, 1)

Jupyter lab を使用しています。

kirara0048

2020/02/20 22:54

数行でいいので実際のcsvデータ（公開できないデータの場合はよく似せたデータ）を貼ってください

awd

2020/02/21 00:54

質問を見ていただき、ありがとうございます。 df.headで調べると以下のように出ました。 <bound method NDFrame.head of <DATE>\t<TIME>\t<OPEN>\t<HIGH>\t<LOW>\t<CLOSE>\t<TICKVOL>\t<VOL>\t<SPREAD> 0 2010.01.04\t00:00:00\t1.43259\t1.43259\t1.4321... 1 2010.01.04\t00:01:00\t1.43227\t1.43242\t1.4322... 2 2010.01.04\t00:02:00\t1.43234\t1.43244\t1.4323... 3 2010.01.04\t00:03:00\t1.43236\t1.43237\t1.4323... 4 2010.01.04\t00:04:00\t1.43232\t1.43235\t1.4322... ... ... 3699834 2019.12.31\t22:55:00\t1.12152\t1.12157\t1.1215... 3699835 2019.12.31\t22:56:00\t1.12158\t1.12167\t1.1215... 3699836 2019.12.31\t22:57:00\t1.12163\t1.12163\t1.1215... 3699837 2019.12.31\t22:58:00\t1.12158\t1.12167\t1.1215... 3699838 2019.12.31\t22:59:00\t1.12169\t1.12175\t1.1216... [3699839 rows x 1 columns]>