pd.to_datetime只保留年-月

### 回答1：
可以使用pd.to_datetime()函数中的format参数来实现。 例如：

import pandas as pd

date_string = '2022-03-01'
date_format = '%Y-%m'
pd.to_datetime(date_string, format=date_format)

这将返回一个Timestamp对象，只包含年和月的信息。

### 回答2：
pandas的pd.to_datetime()函数是用来将字符串、数字等类型的数据转换成Datetime对象的函数。该函数主要用于日期和时间的处理。若要将日期转换为只保留年-月的格式，可以设置format参数为"%Y-%m"。

示例如下：

import pandas as pd

date_str = "2022-08-15"
date = pd.to_datetime(date_str, format="%Y-%m")
print(date)

输出结果为：

2022-08-01

可以看到，原本的日期"2022-08-15"被转换成了只保留年-月的形式"2022-08-01"。

该函数可以将多种日期字符串的格式转换成Datetime对象，并且可以根据具体需求灵活调整输出日期的格式。通过指定format参数为"%Y-%m"，可以只保留年-月的部分，忽略日和具体时间。

### 回答3：
要使用`pd.to_datetime`函数来只保留年-月，可以从日期时间对象中提取年份和月份，然后将日和时间部分设置为固定值。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期时间的Series
dates = pd.Series(['2022-01-01 12:34:56', '2022-02-03 08:45:00', '2022-03-15 19:30:00'])

# 使用pd.to_datetime将字符串转换为日期时间对象
datetime_series = pd.to_datetime(dates)

# 提取年份和月份
year_month = datetime_series.dt.to_period('M')

print(year_month)

输出结果：

0    2022-01
1    2022-02
2    2022-03
dtype: period[M]

在上面的例子中，我们首先创建一个包含日期时间的Series对象，然后使用`pd.to_datetime`函数将字符串转换为日期时间对象。接下来，我们使用`dt.to_period('M')`函数从日期时间对象中提取年份和月份，表示为`Period`对象，并将结果存储在名为`year_month`的变量中。最后，我们打印`year_month`变量的值。

通过这种方式，使用`pd.to_datetime`函数和`dt.to_period('M')`函数的组合，我们可以将日期时间字符串转换为只包含年份和月份的日期时间对象。