在pandas数据框中将一列中的数字添加到另一列中的日期

，可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库和模块：

import pandas as pd
from datetime import timedelta

1. 创建一个示例的数据框：

df = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                   '数字': [1, 2, 3]})

1. 将日期列转换为日期类型：

df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

1. 创建一个新的列，将数字添加到日期中：

df['新日期'] = df['日期'] + pd.to_timedelta(df['数字'], unit='D')

这样，就将数字列中的数字添加到日期列中，得到了新的日期列。

下面是对上述步骤中使用到的相关名词的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址的说明：

• pandas数据框（pandas DataFrame）：pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。数据框是pandas中最常用的数据结构，类似于Excel中的表格，可以存储和处理二维数据。了解更多关于pandas数据框的信息，可以参考pandas官方文档。
• 数字列（numeric column）：数据框中的一列，存储了数值类型的数据。数字列可以进行各种数值计算和统计分析。在本例中，数字列存储了要添加到日期列中的数字。
• 日期列（date column）：数据框中的一列，存储了日期类型的数据。日期列可以进行日期相关的计算和操作。在本例中，日期列存储了要添加数字的目标日期。
• pd.to_datetime()：pandas中的一个函数，用于将数据转换为日期类型。通过该函数，可以将日期列从字符串类型转换为日期类型，以便进行日期相关的计算和操作。了解更多关于pd.to_datetime()的信息，可以参考pandas官方文档。
• pd.to_timedelta()：pandas中的一个函数，用于将数据转换为时间增量类型。通过该函数，可以将数字列转换为时间增量类型，以便将数字添加到日期中。了解更多关于pd.to_timedelta()的信息，可以参考pandas官方文档。
• 腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，包括云服务器、云数据库、人工智能等。具体针对本例中的问题，腾讯云没有特定的产品或服务与之对应，因此无法提供相关产品和产品介绍链接地址。如需了解更多关于腾讯云的产品和服务，可以访问腾讯云官方网站。