如何在Pandas中将星期全称转换为缩写形式？

你直接用m.DOW.strftime("%a")失败的原因是：strftime是datetime对象专属方法，而你的DOW列存储的是字符串类型的星期全称（比如"Monday"），不是datetime类型，所以无法直接调用该方法。下面提供几种可行的解决方案：

方法一：先转datetime类型再提取缩写 #

利用pd.to_datetime将星期全称字符串解析为datetime对象，再通过dt.strftime('%a')获取缩写：

import pandas as pd
# 将字符串转为datetime，%A对应星期全称格式
m['DOW'] = pd.to_datetime(m['DOW'], format='%A').dt.strftime('%a')

如果列中存在非标准星期名称（拼写错误、大小写不一致），可以添加errors='coerce'参数将异常值转为NaN，后续再处理：

m['DOW'] = pd.to_datetime(m['DOW'], format='%A', errors='coerce').dt.strftime('%a')

方法二：手动映射字典替换（高效直观） #

直接创建星期全称到缩写的映射字典，用map方法批量替换，适合数据量较大的场景：

dow_full_to_abbr = {
    'Monday': 'Mon',
    'Tuesday': 'Tue',
    'Wednesday': 'Wed',
    'Thursday': 'Thu',
    'Friday': 'Fri',
    'Saturday': 'Sat',
    'Sunday': 'Sun'
}
m['DOW'] = m['DOW'].map(dow_full_to_abbr)

方法三：借助calendar模块自动生成映射 #

无需手动编写字典，用Python内置的calendar模块自动生成全称与缩写的对应关系：

import pandas as pd
import calendar

# 生成星期全称到缩写的映射字典
dow_map = dict(zip(calendar.day_name, calendar.day_abbr))
m['DOW'] = m['DOW'].map(dow_map)

额外注意事项 #

如果你的DOW列字符串存在大小写不一致的情况（比如"monday"、"MONDAY"），可以先统一标准化字符串格式再映射：

# 先将字符串转为首字母大写、其余小写的格式
m['DOW'] = m['DOW'].str.capitalize().map(dow_map)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ScareCrowYo