我的年月日时分是五个列

如果你的数据集中年、月、日、时和分为五独立的列，比如分别命名为'year', 'month', 'day', 'hour', 'minute'，那么要将它们组合成一个日期时间（datetime）列，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，确保每个单独的列都是数值型（整数或浮点数），因为`pd.to_datetime`函数期望输入的是日期对应的数值代表，而不是文本。

2. 使用`pd.DataFrame.combine_first`或`pd.concat`函数，将这些单个列合并成一个元组（tuple）表示完整的日期时间，因为通常`pd.to_datetime`需要一个包含年、月、日、小时、分钟的元组。

   def combine_date_parts(row):
       return (row['year'], row['month'], row['day'], row['hour'], row['minute'])

   combined_values = df[['year', 'month', 'day', 'hour', 'minute']].apply(combine_date_parts, axis=1)
   combined_series = pd.Series(combined_values)

   # 或者使用 concat
   date_time_series = pd.concat([df[col] for col in ['year', 'month', 'day', 'hour', 'minute']], axis=1).apply(pd.to_datetime, errors='coerce')

3. 最后，调用`pd.to_datetime`将这些元组转换为datetime格式的Series。`errors='coerce'`选项会在无法解析时返回`NaT`（Not a Time）值。

4. 将结果添加回原始DataFrame作为新的一列：

   df['datetime'] = date_time_series

现在，'datetime'列就包含了所有日期和时间信息，适合进行日期相关的数据分析。