ファイル読み込み時、少し特殊な日付フォーマットを、日付型として認識させることを考えます。
pd.read_csvのparse_datesオプションを、日付フォーマットを指定して利用します。

下記のダミーデータ、date_test1オブジェクトのtest2列に、日付を表す特殊な文字列が入った前提で、ケース別に紹介していきます。(あくまで一例です)

In [3]: data_test1 = pd.read_csv('date_test1.csv')

In [4]: data_test1
Out[4]:
   test1     test2
0      1  20130102
1      2  20130102
2      3  20130102
3      4  20130102
In [6]: data_test1.dtypes
Out[6]:
test1    int64
test2    int64
dtype: object

「13.01.04」のように、年がyyyyではなく、yyになっている場合

年がyyyyの場合は、フォーマットに

format = '%Y.%m.%d'

と指定しますが、この場合は4桁の年を表す%Yではなく、2桁の年を表す%yを指定します。

format = '%y.%m.%d'

以下のようにして読み込みます。

format = '%y.%m.%d'
parser = lambda date: pd.datetime.strptime(date, format)

date_test1 = pd.read_csv('date_test1.csv', parse_dates = ['test2'], date_parser=parser)

「13-Jan-04」のように、月が英語の省略形になっている場合

月のフォーマットに%bを指定する

format = '%y-%b-%d'
parser = lambda date: pd.datetime.strptime(date, format)

date_test1 = pd.read_csv('date_test1.csv', parse_dates = ['test2'], date_parser=parser)

「13/January/04」のように、月が英語になっている場合

月のフォーマットに%Bを指定する

format = '%y/%B/%d'
parser = lambda date: pd.datetime.strptime(date, format)

date_test1 = pd.read_csv('date_test1.csv', parse_dates = ['test2'], date_parser=parser)