如何为DataFrame添加列以提取Start_Time对应的星期几？

嘿，这个需求超常见的，用Pandas几步就能搞定！我给你拆解一下具体操作：

第一步：确保时间列是datetime格式 #

首先得确认你的Start_Time列是datetime类型——只有这种类型才能调用Pandas内置的时间相关方法。如果当前这列是字符串格式，先执行转换：

import pandas as pd
df['Start_Time'] = pd.to_datetime(df['Start_Time'])

Pandas会自动识别你给出的YYYY-MM-DD HH:MM:SS格式，完全不用额外指定格式参数~

第二步：添加星期几的列 #

根据你想要的输出形式，有三种常用实现方式：

方式1：获取数字形式的星期（0=周一，6=周日） #

如果你需要用数字代表星期（方便后续统计或计算），可以用dt.weekday：

df['Weekday_Num'] = df['Start_Time'].dt.weekday

注：如果想要1-7的数字（1=周一，7=周日），换成dt.isoweekday()即可

方式2：获取英文星期名称 #

直接获取可读性更强的英文星期名，用dt.day_name()：

df['Weekday_Name'] = df['Start_Time'].dt.day_name()

比如你给出的2016-02-08会返回Monday

方式3：获取中文星期名称 #

如果需要中文的星期标识，可以自己做个映射表，配合map()方法实现：

weekday_cn_map = {0: '周一', 1: '周二', 2: '周三', 3: '周四', 4: '周五', 5: '周六', 6: '周日'}
df['Weekday_CN'] = df['Start_Time'].dt.weekday.map(weekday_cn_map)

完整示例代码 #

把上面的步骤整合起来，用你的测试数据跑一遍：

import pandas as pd

# 构造你的示例DataFrame
data = {'Start_Time': ['2016-02-08 05:46:00', '2016-02-08 06:07:59', '2016-02-08 06:49:27', '2016-02-08 07:23:34']}
df = pd.DataFrame(data)

# 转换为datetime类型
df['Start_Time'] = pd.to_datetime(df['Start_Time'])

# 添加不同形式的星期列
df['Weekday_Num'] = df['Start_Time'].dt.weekday
df['Weekday_Name'] = df['Start_Time'].dt.day_name()
df['Weekday_CN'] = df['Start_Time'].dt.weekday.map({0: '周一', 1: '周二', 2: '周三', 3: '周四', 4: '周五', 5: '周六', 6: '周日'})

print(df)

运行后你会得到这样的结果：

Start_Time  Weekday_Num Weekday_Name Weekday_CN

0 2016-02-08 05:46:00 0 Monday 周一
1 2016-02-08 06:07:59 0 Monday 周一
2 2016-02-08 06:49:27 0 Monday 周一
3 2016-02-08 07:23:34 0 Monday 周一

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lacerda