df['datetime']=df['date'] +‘’+ df['time'] > +：'DatetimeArray‘和'str’不支持的操作数类型

这个问答内容涉及到了Python编程语言中的数据类型和操作。具体答案如下：

这个错误提示表明在进行操作时，'DatetimeArray'和'str'这两种数据类型不支持相加操作。根据错误提示，我们可以推断出df['datetime']是一个'DatetimeArray'类型的数据，而df['date']和df['time']是'str'类型的数据。

要解决这个问题，我们需要将df['date']和df['time']转换为'DatetimeArray'类型的数据，然后再进行相加操作。可以使用Python的datetime模块来实现这个转换过程。

首先，我们需要导入datetime模块：

import datetime

然后，使用datetime模块中的strptime函数将df['date']和df['time']转换为datetime对象：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%H:%M:%S').dt.time

接下来，我们可以将df['date']和df['time']相加，并将结果赋值给df['datetime']：

df['datetime'] = df['date'] + pd.to_timedelta(df['time'].astype(str))

这样，我们就成功将df['date']和df['time']转换为了'DatetimeArray'类型的数据，并且完成了相加操作。

关于'DatetimeArray'类型的概念，它是pandas库中的一种数据类型，用于表示日期和时间。它具有许多方便的方法和属性，可以对日期和时间进行各种操作和计算。

在云计算领域中，日期和时间的处理在很多应用场景中都是非常重要的。例如，在日志分析、数据处理和可视化等任务中，经常需要对日期和时间进行筛选、聚合和计算。因此，熟悉'DatetimeArray'类型的使用方法对于云计算领域的专家和开发工程师来说是非常重要的。

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