How to use the awswrangler.pandas.to_datetime function in awswrangler

def _cast_pandas(dataframe: pd.DataFrame, cast_columns: Dict[str, str]) -> pd.DataFrame:
        for col, athena_type in cast_columns.items():
            pandas_type: str = data_types.athena2pandas(dtype=athena_type)
            if pandas_type == "datetime64":
                dataframe[col] = pd.to_datetime(dataframe[col])
            elif pandas_type == "date":
                dataframe[col] = pd.to_datetime(dataframe[col]).dt.date.replace(to_replace={pd.NaT: None})
            else:
                dataframe[col] = dataframe[col].astype(pandas_type, skipna=True)
        return dataframe

def _cast_pandas(dataframe: pd.DataFrame, cast_columns: Dict[str, str]) -> pd.DataFrame:
        for col, athena_type in cast_columns.items():
            pandas_type: str = data_types.athena2pandas(dtype=athena_type)
            if pandas_type == "datetime64":
                dataframe[col] = pd.to_datetime(dataframe[col])
            elif pandas_type == "date":
                dataframe[col] = pd.to_datetime(dataframe[col]).dt.date.replace(to_replace={pd.NaT: None})
            else:
                dataframe[col] = dataframe[col].astype(pandas_type, skipna=True)
        return dataframe