我希望能从csv中读取，并在pandas中对如：“2018/8/5 11:07:27”类型的数据进行加减运算

可以使用 pandas 的 `read_csv()` 函数来读取 csv 文件，并将日期时间类型的数据解析为 pandas 的 Datetime 类型。然后，您可以使用 pandas 的时间序列函数来进行日期时间计算。

以下是一个示例代码，假设您的 csv 文件名为 data.csv，日期时间列名为 datetime_col：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件，并将日期时间列解析为 pandas 的 Datetime 类型
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['datetime_col'])

# 进行日期时间加减运算
df['datetime_col'] = df['datetime_col'] + pd.Timedelta(days=1)

# 输出结果
print(df)

在上面的示例中，我们使用 `pd.Timedelta()` 函数来表示日期时间间隔。在这个例子中，我们将日期时间列加上了一天。

您可以根据需要进行修改来适应您的具体情况。