如何为pd.to_datetime设置格式以处理混合格式日期字符串？

我之前查过相关帖子，但还是搞不定这个日期转换的问题！我的CSV文件里有个叫Month的字符串列，里面的日期格式有点乱——月份和年份的位置有时候会颠倒，样本数据如下：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("filename.csv")  # 假设文件里存在Month列
# 我试过两种方法，都报错了：
#[1] df["Month"] = pd.to_datetime(df["Month"])
#[2] df["Month"] = pd.to_datetime(df["Month"], format="%m/%d/%Y")

Month列样本值： #

• Mar-97
• Apr-97
• May-97
• Jun-97
• Nov-00
• Dec-00
• 1-Jan
• 1-Feb
• 1-Mar
• 1-Apr

遇到的错误 #

• 用方法[1]（不指定format直接转）时，弹出错误：

ValueError: day is out of range for month

• 用方法[2]（指定format="%m/%d/%Y"）时，又报错：

ValueError: time data 'Mar-97' does not match format '%m/%d/%Y' (match)

我还试着把格式里的%d去掉，结果还是不行。有没有大佬能帮我指出问题出在哪，该怎么解决呀？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sandeep