Pandas合并日期与时间列时用+运算符触发TypeError的解决需求

错误原因 #

出现TypeError是因为entry_date列的数据类型为datetime.date，无法直接与字符串类型的entry_time执行加法拼接操作。

解决方案 #

提供两种可行的解决方法：

方法1：将日期列转为字符串后拼接

先把entry_date转为字符串格式，再和entry_time拼接，最后转换为Datetime类型：

# 转换日期列为字符串并拼接时间列
df['entry'] = df['entry_date'].astype(str) + " " + df['entry_time']
# 转换为Datetime类型
df['entry'] = pd.to_datetime(df['entry'])

方法2：直接利用Pandas的Datetime构造（更高效）

无需手动拼接字符串，直接通过pd.to_datetime处理组合后的日期时间字符串：

df['entry'] = pd.to_datetime(df['entry_date'].astype(str) + ' ' + df['entry_time'])

如果entry_time已经是datetime.time类型，还可以用datetime.combine实现精准组合：

from datetime import datetime
df['entry'] = df.apply(lambda x: datetime.combine(x['entry_date'], x['entry_time']), axis=1)

最终结果 #

执行上述代码后，DataFrame会生成符合预期的entry列：

num_plate_ID     cam  entry_date entry_time                   entry   other_columns
0             XYA       2  2022-02-14   23:20:21     2022-02-14 23:20:21             ...
1             JDS       2  2022-02-12   23:20:21     2022-02-12 23:20:21             ...
2             OAP       0  2022-02-05   14:30:21     2022-02-05 14:30:21             ...
3             ASI       1  2022-04-07   15:30:21     2022-04-07 15:30:21             ...

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Carola