問題

伝票番号	決済日
1	H01/09/30
2	H31/09/30
3	R01/09/30
4	R20/09/30
・
・
・
と何万件も続くデータがあります。
この日付列の中にあるデータ、実は日付型ではなく、全部文字型です。
当然、このままだと、日付での集計や抽出はできません。

　そこで、文字型から日付型にしなければならないのですが、何万件もループを回すと遅くなってしまいます。ループを使わず、高速に置換できる方法は何かあるでしょうか？

初期データ.py

import pandas as pd
dic_arr = {'伝票番号':[1,2,3,4],'決済日':['H01/09/30','H31/09/30','R01/09/30','R20/09/30']}
tpd = pd.DataFrame(dic_arr)

# 最初のデータはこんな感じ
print('tpd= {}'.format(tpd) +'\n')
for i in range(0,4):
    for j in range(0,2):
        print('tpd[' + str(i) + ', ' + str(j) +']={}'.format(tpd.iat[i, j]))

mapを使った例解

map関数でデータ型を一気に塗り替える.py

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 文字列になっている日付を、日付型に変換する関数
def convate(hiduke_text):
    # デリミタ(/)で分ける
    params = hiduke_text.split('/')
    year = 0
    if params[0][0] == 'S':
        year += 1925
        year += int(params[0][1:3])
    elif params[0][0] == 'H':
        year += 1988
        year += int(params[0][1:3])
        return datetime(year,int(params[1]),int(params[2]))
    elif params[0][0] == 'R':
        year += 2018
        year += int(params[0][1:3])
        return datetime(year,int(params[1]),int(params[2]))
    else:
        return hiduke_text

dic_arr = {'伝票番号':[1,2,3,4],'決済日':['H01/09/30','H31/09/30','R01/09/30','R20/09/30']}
print('dic_arr= {}'.format(dic_arr))

# ここでワン・クッション入れないと日付型として出てくれなかったため、冗長ながらlistを噛ませました。
tpd = pd.DataFrame(dic_arr)
iterable = map(convate, tpd['決済日']) 
tpd['決済日'] = list(iterable)

# 最終出力結果
print('tpd= {}'.format(tpd) +'\n')
for i in range(0,4):
    for j in range(0,2):
        print('tpd[' + str(i) + ', ' + str(j) +']={}'.format(tpd.iat[i, j]))

実行結果はこうなりました。

　自分はこのように答えを出しましたが、もっといいやり方はあるのだろうなと予測しています。

　もし、もっといいやり方、スマートな解法がありましたら、ちょっと教えていただけましたら幸いに思います。
　（というか、実際この問題に直面したから、今必死に答えを出したわけでして・・・）