一、问题描述
在Python中，可以使用datetime模块来处理日期和时间数据，并从中提取星期几。以下是一个示例代码：
import datetime
# 定义一个日期字符串
date_string = "2023-04-05"
# 将日期字符串转换为日期对象
date_object = datetime.datetime.strptime(date_string, "%Y-%m-%d")
# 提取星期几
weekday = date_object.strftime("%A")
print("提取的星期几为：", weekday)
输出结果为：
提取的星期几为： Wednesday
在上面的示例中：
date_string是一个日期字符串，通过datetime.datetime.strptime()函数将其转换为日期对象date_object。
然后，可以使用strftime()方法并传入"%A"格式代码来提取星期几，"%A"表示完整的星期几名称，例如：“Monday”、"Tuesday"等。
在输出中，weekday将包含提取到的星期几信息。可以根据需要使用这种方法从时间数据中提取星期几，并将其作为特征用于商业数据分析中。
注意，这里的日期格式与你的实际数据中的日期格式需要保持一致。 例如，如果你的日期格式为"29-03-2023"，则需要将strptime()函数中的格式代码改为"%d-%m-%Y"。
更多的日期格式代码可以参考Python官方文档：
https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-strptime-behavior。
二、换为DataFrame数据集
可以使用 pandas 的 datetime 模块来处理日期数据，并通过 day_of_week 属性提取星期几，并将其作为新的一列添加到 DataFrame 中。下面是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'date': ['2023-04-01', '2023-04-02', '2023-04-03', '2023-04-04']})
# 将日期数据转换为 datetime 类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 提取星期几并作为新的一列
df['weekday'] = df['date'].dt.day_of_week
# 将数字表示的星期几转换为对应的名称
df['weekday'] = df['weekday'].map({
0: 'Monday', 1: 'Tuesday', 2: 'Wednesday', 3: 'Thursday', 4: 'Friday', 5: 'Saturday', 6: 'Sunday'})
# 显示结果
print(df)
输出结果如下：
在上面的示例中：
- 首先使用
pd.to_datetime()将日期数据转换为 datetime 类型； - 然后通过
dt.day_of_week属性提取星期几（0 表示周一，1 表示周二，依此类推），将其作为新的一列添加到 DataFrame 中，并通过map()方法将数字表示的星期几转换为对应的名称。
这样就可以在 DataFrame 中添加一个表示星期几的新特征列。
注意，这里的星期几是根据系统的默认设置，可以根据需要进行调整。
例如，可以使用 locale 参数来设置不同的语言环境，从而获取对应语言的星期几名称。
例如，可以使用 locale.setlocale(locale.LC_TIME, ‘en_US.UTF-8’) 来将语言环境设置为英语，并使用英语表示的星期几名称。
需要注意的是，locale 模块需要在使用之前先进行导入，并且在不同的操作系统中，设置语言环境的方式可能会有所不同。详细的使用方法可以参考 Python 官方文档和 locale 模块的文档。
同时，提取星期几作为特征时，也可以考虑将其转换为数值型特征，例如使用 one-hot 编码或者将星期几映射为数值（如 0 表示周一，1 表示周二等），以便在机器学习算法中进行进一步的处理。
三、常见的问题
# 提取星期几并作为新的一列
data2['weekday'] = data2['order_date'].dt.day_of_week
# 将数字表示的星期几转换为对应的名称
data2['weekday'] = data2['weekday'].map({
1: 'Monday', 3: 'Tuesday', 3: 'Wednesday', 4: 'Thursday', 5: 'Friday', 6: 'Saturday', 7: 'Sunday'})
data2
我写的代码如上，但是输出结果却是很大的问题：
周几有错误，还有空值。
在上面的代码中，使用了dt.day_of_week来提取星期几的数字表示，但这个方法中的星期从0开始，表示为Monday(0)到Sunday(6)。但在代码中使用了不正确的映射关系，将1映射为Monday，3映射为Wednesday，并且没有映射0和2。因此，部分数据在映射时会出现空值。
可以使用以下代码进行修正：
# 提取星期几并作为新的一列
data2['weekday'] = data2['order_date'].dt.day_of_week
# 将数字表示的星期几转换为对应的名称
data2['weekday'] = data2['weekday'].map({
0: 'Monday', 1: 'Tuesday', 2: 'Wednesday', 3: 'Thursday', 4: 'Friday', 5: 'Saturday', 6: 'Sunday'})
这样问题便得到解决！
这样可以将数字 0 ~ 6 分别映射为对应的星期一到星期日，避免出现空值。
如果仍然出现空值，可能是因为数据中存在缺失值，需要进一步检查和处理。可以使用data2.dropna()方法将含有空值的行删除，或者使用data2.fillna()方法填充缺失值。具体处理方式应根据实际数据情况来决定。