如何将datetime.date转换为datetime.datetime实现日期比较？

代码运行时分别得到datetime.date、datetime.datetime两类日期实例，直接执行比较逻辑会抛出cannot compare datetime.datetime to datetime.date错误；尝试用pd.to_datetime()做类型转换时，得到的是pandas自定义的Timestamp类型，并非目标原生datetime.datetime类型。
相关复现代码与输出：

start = df.index[0]
start_input_1 = datetime.strptime(start_input[:10],'%Y-%m-%d')

print(start_input[:10])    
print(type(start))
print(type(start_input_1))

# 输出结果
# 2021-09-01
# <class 'datetime.date'>
# <class 'datetime.datetime'>

# 触发报错的比较逻辑
if start_input_1 >= start:
    start_plot = start_date_input_1

错误转换方式的输出：

start = pd.to_datetime(start)
print(type(start))
# 输出：<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>

不需要依赖pandas，直接用Python标准库datetime的内置方法即可完成原生类型转换，两种常用方案如下：

• 方案1：将datetime.date实例转为datetime.datetime实例
  调用datetime.combine()方法，将日期对象和指定的时间对象拼接为完整的datetime对象，通常默认取当日0点即可：

  from datetime import datetime
  
  # start为原datetime.date类型实例
  start = datetime.combine(start, datetime.min.time())
  

  转换后start的类型为标准datetime.datetime，时间部分为00:00:00，可直接和其他datetime实例做大小比较。
• 方案2：统一对比维度，无需转datetime
  如果比较逻辑不需要考虑时分秒精度，直接把参与对比的datetime实例转为date类型即可，两边类型一致就不会触发报错：

  # 取datetime的日期部分做对比
  if start_input_1.date() >= start:
      start_plot = start_date_input_1
  

提示：pd.to_datetime()是pandas库的日期处理方法，默认返回pandas自定义的Timestamp类型，即便后续调用.to_pydatetime()可以转回原生datetime，也属于冗余引入依赖的写法，处理原生Python日期类型时不推荐使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者roudan