pandas读取CSV打印时出现ufunc 'add'类型不匹配错误咨询

该报错是NumPy底层通用计算函数抛出的类型匹配错误：执行加法（add）操作时，两个参与运算的操作数类型分别是长度为19的Unicode字符串类型（dtype('<U19')）和64位整数类型（dtype('int64')），NumPy没有预置这两种类型直接做加法运算的实现逻辑，因此运算中断抛出错误。
其中dtype('<U19')对应的就是代码里通过strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")生成的固定长度时间字符串，和格式长度完全匹配。

• 报错和pd.read_csv读取CSV文件的逻辑无关，文件读取流程已经正常执行完成，问题出在读取完成后的打印逻辑。
• 出错代码为print(now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") + df_short)：Python中+运算符用于字符串拼接时，要求两侧操作数均为字符串类型，直接将字符串和pandas DataFrame对象做+运算时，pandas会将该操作广播到DataFrame的每一个元素，逐元素执行加法。
• 截取的CSV前5行数据（df_short）中存在存储为int64类型的整数列，字符串和整数无法直接通过+拼接，触发类型不匹配报错。

选择任意一种修改方式即可解决问题：

• 方法1：将DataFrame作为print的独立参数传入，不需要手动做字符串拼接，print会自动将所有传入参数转为字符串后输出，修改后的对应代码行为：

print(now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), df_short)

• 方法2：如果需要严格控制拼接格式，先将DataFrame显式转换为字符串格式后再做拼接，修改后的对应代码行为：

print(now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") + '\n' + df_short.to_string())

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zuffido