如何在Python DataFrame中基于起始时间与deltaT生成新datetime列？

要实现起始时间加秒数偏移得到新的datetime列，核心是把deltaT转换成**时间间隔（Timedelta）**而非datetime，因为两个datetime类型不能直接相加，具体步骤如下：

1. 先将原始的起始时间列（object类型）转换为datetime类型：

sinfo['BeginTime_dt'] = pd.to_datetime(sinfo['BeginTime'])

2. 把deltaT列转换为Timedelta（秒为单位）：

delta_timedelta = pd.to_timedelta(sinfo['deltaT'], unit='s')

3. 两列相加得到最终的datetime列：

sinfo['NewDatetime'] = sinfo['BeginTime_dt'] + delta_timedelta

错误原因解释 #

你之前用pd.to_datetime(df.deltaT, unit='s')得到的是从1970-01-01 00:00:00开始的datetime对象，本质是一个时间点，而不是时间间隔。Pandas不允许两个时间点直接相加，所以抛出TypeError: cannot add DatetimeArray and DatetimeArray错误。而Timedelta是表示时间长度的类型，datetime + timedelta的操作是合法的，会得到一个新的时间点。

简化写法 #

也可以把步骤合并成一行：

sinfo['NewDatetime'] = pd.to_datetime(sinfo['BeginTime']) + pd.to_timedelta(sinfo['deltaT'], unit='s')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Swawa