Pandas生成星期列报错：仅能对类日期值使用.dt访问器

问题原因 #

你执行df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date_Time']).dt.date后，Date列的类型是Python原生的date对象，而非pandas的datetime64类型。pandas的.dt访问器仅支持datetime64这类datetimelike数据，因此会抛出Can only use .dt accessor with datetimelike values错误。

解决方案 #

方案1：直接基于原Date_Time列生成星期（推荐） #

无需拆分单独的Date列，直接处理转换后的Date_Time列即可：

# 确保Date_Time是datetime类型（如果尚未转换）
df['Date_Time'] = pd.to_datetime(df['Date_Time'])

# 生成星期索引（0=周一，6=周日）
df['Weekdays'] = df['Date_Time'].dt.dayofweek

# 可选：生成星期名称（如"Monday"）
df['Weekday_Name'] = df['Date_Time'].dt.day_name()

方案2：保留Date列并转换为datetime类型 #

如果需要保留单独的日期列，需将其转为pandas的datetime64类型，而非Python原生date对象：

# 生成datetime类型的Date列（仅保留日期部分）
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date_Time']).dt.floor('D')

# 现在可以正常使用.dt访问器
df['Weekdays'] = df['Date'].dt.dayofweek

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mohammad.sh