报错unsupported operand type(s) for +: 'DatetimeArray' and 'str'的解决求助

我一眼就看出问题出在哪了——你在代码里把同一个变量Dataset既用来存文件路径，又用来存读取后的Pandas DataFrame，导致后续的字符串拼接操作完全搞错了对象！

先看你出错的核心代码片段：

Dataset = "/content/Meteo.csv"
# 这里把Dataset重新赋值成了DataFrame对象
Dataset = pd.read_csv('Meteo.csv', encoding='latin-1', parse_dates=[['DATE', 'TIME']])
# 现在Dataset是DataFrame，和字符串"Demand.xlsx"用+拼接当然报错
Solar = pd.read_excel(Dataset + "Demand.xlsx")

问题原因 #

当你执行pd.read_csv后，Dataset已经从最初的字符串路径变成了Pandas DataFrame实例，你试图把DataFrame和字符串做加法，这属于类型不匹配，所以抛出了那个错误。

修复方案 #

把文件路径和DataFrame用不同的变量名分开，避免变量覆盖。这里有两种可行的写法：

写法1：明确管理文件路径

如果你的文件都在/content/目录下，可以专门用一个变量存路径前缀：

# 单独定义目录路径
data_dir = "/content/"
# 读取CSV到DataFrame，用新的变量名
meteo_data = pd.read_csv(data_dir + 'Meteo.csv', encoding='latin-1', parse_dates=[['DATE', 'TIME']])
print(meteo_data)

# 正确拼接Excel文件路径并读取
solar_data = pd.read_excel(data_dir + "Demand.xlsx")
solar_data.head()

写法2：直接读取同目录文件

如果两个文件都在当前工作目录下，直接写文件名更简单：

# 读取CSV到DataFrame
meteo_data = pd.read_csv('Meteo.csv', encoding='latin-1', parse_dates=[['DATE', 'TIME']])
print(meteo_data)

# 直接读取同目录下的Excel文件
solar_data = pd.read_excel("Demand.xlsx")
solar_data.head()

额外提示 #

养成给变量起有意义名字的习惯，比如用meteo_data存气象数据的DataFrame，用data_dir存路径，这样不仅能避免这类低级错误，代码可读性也会高很多。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ili