DataFrame из dicts с автоматическим разбором даты

Используйте pd.to_datetime с errors='ignore'

• Используйте только в столбцах dtype == object с помощью select_dtypes. Это предотвращает преобразование числовых столбцов в бессмысленные даты.
• 'ignore' отказывается от попытки конвертации при обнаружении каких-либо ошибок.
• combine_first используется вместо update, потому что update сохраняет начальную dtypes. Поскольку они были объектом, это все испортило бы.

df.select_dtypes(include=object).apply(pd.to_datetime, errors='ignore').combine_first(df)

       date0      date1  feuxdate notadate
0 2019-01-01        NaT       NaN      NaN
1        NaT        NaT       0.0      NaN
2        NaT        NaT       NaN       hi
3        NaT 2019-02-01       NaN      NaN

Можно было бы и посложнее использовать assign, чтобы справиться с dtypes

df.assign(**df.select_dtypes(include=object).apply(pd.to_datetime, errors='ignore'))

Настраивать

dicts = [
    {'date0': '2019-01-01'},
    {'feuxdate': 0},
    {'notadate': 'hi'},
    {'date1': '20190201'}
]

df = pd.DataFrame.from_dict(dicts)