可以使用apply并将其赋值为to_datetime：

df.dates = df.dates.apply(pd.to_datetime)

下面是df的输出：

dates
0 2021-12-17
1 2005-07-01
2 2000-12-01
3 2008-05-11
4 2000-10-04
5 2016-09-04
6 1998-05-09

一个选项是提取年、月和日期

y = df['dates'].str.extract(r'(?P<year>\b\d{4}\b)',expand=False) 
d = df['dates'].str.extract(r'(?P<day>\b\d{2}\b)',expand = False) 
m = df['dates'].str.extract(r'(?P<month>\b[A-Za-z]+\b)',expand = False)

pd.to_datetime(y.str.cat([m,d]),format = '%Y%B%d')

输出：

0   2021-12-17
1   2005-07-01
2   2000-12-01
3   2008-05-11
4   2000-10-04
5   2016-09-04
6   1998-05-09

如果你不习惯使用@Marcelo Paco建议的apply函数（函数式编程），你可以试试这个。
假设您的 Dataframe 名为date_df，您可以将dates列转换为您想要的格式，如下所示;

import pandas as pd

date_df['dates'] = pd.to_datetime(date_df['dates'])
date_df

输出：

dates
0   2021-12-17
1   2005-07-01
2   2000-12-01
3   2008-05-11
4   2000-10-04
5   2016-09-04
6   1998-05-09