我在同一个文件中有以下格式的日期：

"%m/%d/%Y" --> YEAR with 4 digits
"%m/%d/%y" --> YEAR with 2 digits

我希望能够解析这两种格式。下面是我的尝试：

df[["field1", "field2"]] = pd.to_datetime(
    df[["field1", "field2"]], format="%m/%d/%Y", errors="coerce"
).fillna(pd.to_datetime(df[["field1", "field2"]], format="%m/%d/%y"))

但这并不奏效：

ValueError: to assemble mappings requires at least that [year, month, day] be specified: [day,month,year] is missing

如果我只尝试一个系列：

df["field1"] = pd.to_datetime(
    df["field1"], format="%m/%d/%Y", errors="coerce"
).fillna(pd.to_datetime(df["field1"], format="%m/%d/%y"))

我得到了ValueError，似乎没有测试这两种格式。

ValueError: unconverted data remains: 21

使用不同日期格式的最有效方法是什么？