将不同的字符串日期时间格式转换为日期的单个唯一格式

Question

我在pandas.DataFrame中有各种日期时间格式的日期列，并存储为string object，如下所示：

1. 12-02-2018 15:35
2. 12-02-2018 15:37:00
    ...
99. 2019-01-22 10:53:07
100. 2019-02-22 10:43    ...

我需要在日期列中获取自日期以来的天数，因此我想将它们全部转换为MM/DD/YYYY格式或任何单个日期格式。似乎不可能使用拆分功能然后转换为一种日期格式，因为该操作在日期列中使用不同日期格式给出了错误。另外，对strptime()的每个单元使用errors=”coerce”会引入NAT，这会导致信息丢失。

将它们全部转换为所需的MM/DD/YYYY格式或YYYY/DD/MM格式的简单方法是什么？我尝试搜索stackoverflow，但没有找到专门针对此类问题的任何解决方案，特别是在python中，如果存在，则将其张贴在注释中。

Note: for cell values of the form are mainly like dd-mm-yyyy hh:mm or yyyy-mm-dd hh:mm and so one.