如何将datetime.datetime对象转为星期几并绘制分日小时直方图？

看起来你已经找对了方向——datetime.weekday()方法确实是返回0代表周一、6代表周日的，问题应该出在如何按星期几分组并分别绘制直方图上。我来给你一步步拆解实现方案：

步骤1：准备数据并提取关键字段 #

首先我们把你的datetime列表转换成更方便处理的DataFrame，同时提取出星期几和小时两个字段：

import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 你的原始数据
x1 = [ 
    datetime.datetime(2019, 8, 18, 21, 21, 23), 
    datetime.datetime(2019, 8, 18, 20, 38, 6), 
    datetime.datetime(2019, 8, 18, 18, 45, 38), 
    datetime.datetime(2019, 8, 18, 15, 35, 25), 
    datetime.datetime(2019, 8, 18, 15, 29, 54), 
    datetime.datetime(2019, 8, 18, 15, 26, 19) 
]

# 转换成DataFrame
df = pd.DataFrame({'datetime': x1})
# 提取星期几（0=周一，6=周日）
df['weekday'] = df['datetime'].apply(lambda dt: dt.weekday())
# 提取小时（直接用dt.hour更简洁）
df['hour'] = df['datetime'].dt.hour

步骤2：按星期几分组并绘制直方图 #

接下来我们创建7个子图（对应一周7天），遍历每个星期几筛选数据并绘制直方图：

# 创建2行4列的子图布局，预留一个位置避免排版拥挤
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=4, figsize=(16, 8))
axes = axes.flatten()  # 将二维子图数组转为一维，方便循环遍历

# 星期几的中文标签，对应0-6的数值
weekday_labels = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']

for i in range(7):
    # 筛选当前星期几的小时数据
    weekday_hours = df[df['weekday'] == i]['hour']
    # 绘制直方图，设置24个 bins 对应0-23点，添加黑色边框区分柱子
    axes[i].hist(weekday_hours, bins=24, range=(0, 24), edgecolor='black')
    # 设置子图标题
    axes[i].set_title(f'{weekday_labels[i]}')
    # 设置x轴标签
    axes[i].set_xlabel('小时')
    # 设置x轴刻度，每4小时显示一个
    axes[i].set_xticks(range(0, 24, 4))

# 隐藏第8个多余的子图
axes[7].axis('off')

# 自动调整子图间距，避免标题和标签重叠
plt.tight_layout()
plt.show()

备注：你的示例数据里所有datetime都是2019年8月18日（周日，对应weekday=6），所以运行代码后只有周日的子图会有直方图，其他子图是空的。你可以加入其他日期的数据来测试完整效果。

为什么之前用weekday()没达到预期？ #

如果之前尝试weekday()但没成功，大概率是这几个原因：

• 没有把星期几和小时数据正确对应分组，导致绘图时数据混在一起
• 手动处理分组时逻辑出错，比如遍历星期几的时候没有精准筛选对应的数据
• 没有为每个星期几单独创建子图，而是把所有数据画在了同一个图里

用pandas的结构化数据处理+matplotlib的子图功能，能很清晰地解决这个问题，代码也更容易维护和扩展。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Taco22