pandas 提取某列星期

### 回答1：
您可以使用 Pandas 的 `dt` 属性向量化地操作时间序列数据，从而提取某列数据的星期信息。具体实现如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('filename.csv')

# 将某一列数据转换为日期格式
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])

# 提取星期信息，星期一对应0，星期日对应6
df['weekday_column'] = df['date_column'].dt.weekday

其中，`date_column` 是您要提取星期信息的列名，`weekday_column` 是存储星期信息的新列名。读取完成后，您可以使用 `df.head()` 查看前几行数据，以确保日期转换和星期提取操作已正确执行。

### 回答2：
要提取pandas数据框中某一列的星期，我们可以使用pandas中的datetime模块。首先，我们需要确保该列的数据类型是日期时间类型。然后，我们可以利用datetime模块中的weekday()函数来获取该日期对应的星期。

假设我们有一个名为df的数据框，其中有一列名为"date"，包含日期数据。我们可以按照以下步骤提取该列的星期信息：

首先，我们需要将"date"列转换为日期时间类型，如果该列的数据类型不是日期时间类型，我们可以使用pandas的to_datetime()函数进行转换：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

这将把df['date']的数据类型转换为日期时间类型。

接下来，我们可以使用datetime模块中的weekday函数来获取星期信息。weekday函数返回的值为0到6，分别对应星期一到星期日：

df['weekday'] = df['date'].dt.weekday

这将在df数据框中新增一列名为"weekday"，其中包含了对应日期的星期信息。

最后，我们可以打印出df数据框的内容，以查看提取的结果：

print(df)

这样，我们就成功地提取了df数据框中"date"列的星期信息，并将结果保存在了"weekday"列中。

### 回答3：
使用pandas提取某列中的星期需要借助于datetime模块中的功能。可以按照以下步骤进行操作：

首先，将待提取星期的列转换为datetime类型。可以使用pandas的to_datetime()方法将列转换为datetime类型的数据。

例如，假设有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为'date'的列，表示日期。可以使用以下代码将该列转换为datetime类型：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

接下来，可以利用dt属性中的功能提取星期。通过使用'dayofweek'属性，可以从日期中提取出星期，其中0表示星期一，1表示星期二，依此类推。

例如，假设要提取的星期存储在名为'week'的列中，可以使用以下代码提取星期：

df['week'] = df['date'].dt.dayofweek

这将在DataFrame中创建一个新的'week'列，并将每个日期对应的星期进行填充。

最后，可以根据需要对提取的星期进行进一步的处理和分析，例如统计每个星期出现的次数、绘制柱状图等。

总结起来，使用pandas提取某列中的星期需要将该列转换为datetime类型，然后利用dt属性中的'dayofweek'功能提取星期。