含时区信息的DataFrame日期字段如何获取对应星期名称

问题原因 #

.day_name()是pandas针对自身标准datetime64[ns, tz]时区日期类型设计的向量化方法，如果你的DataFrame日期列存的是原生Python带tzoffset自定义时区的datetime对象、列类型为object，直接调用该方法会因为类型不兼容失效。

可直接复用的解决方案 #

• 方案1：类型转换后调用原生方法（推荐，适合大数据量，性能最优）
  先把日期列统一转换为pandas可识别的标准带时区日期类型，再直接调用.day_name()即可：

  import pandas as pd
  
  # 假设日期列名为date，转换时自动识别原时区信息，不会丢失时区偏移
  df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
  # 获取星期名称，默认返回英文全称
  df['weekday'] = df['date'].dt.day_name()
  # 需要中文星期名可指定locale参数：
  # df['weekday_cn'] = df['date'].dt.day_name(locale='zh_CN.UTF-8')
  

  用你给出的样例日期测试，返回结果为Tuesday，和实际日期（2021年3月23日为周二）完全匹配。

• 方案2：逐行调用Python原生日期方法（适合小数据量临时处理）
  如果不想做类型转换，可以用apply逐行调用Python datetime自带的strftime方法提取星期名：

  # %A返回完整星期名称，%a返回星期缩写
  df['weekday'] = df['date'].apply(lambda x: x.strftime('%A'))
  

注意事项 #

不要直接在未做类型转换的object类型日期列上调用.dt访问器的相关方法，这类列存储的是Python原生对象，pandas对自定义时区属性的兼容性很差，很容易触发类型报错或返回错误结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Moody