'Series' object has no attribute 'weekday'

这个错误通常意味着你尝试在一个 Pandas Series 对象上调用 `weekday()` 方法，但是 `weekday()` 方法是用于 Pandas 中的 DatetimeIndex 或 Timestamp 对象的。

为了解决这个问题，你需要将你的 Series 对象转换为 DatetimeIndex 或 Timestamp 对象。你可以使用 `pd.to_datetime()` 函数将 Series 转换为 DatetimeIndex，然后再调用 `weekday()` 方法。例如：

import pandas as pd

# 创建一个 Series 对象
s = pd.Series(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'])

# 将 Series 转换为 DatetimeIndex
s = pd.to_datetime(s)

# 调用 weekday() 方法
print(s.weekday)

输出结果应该是：

Int64Index([4, 5, 6], dtype='int64')

这表示这三个日期分别是星期五、星期六和星期日。

相关问题

'Series' object has no attribute 'duplicates' 'Series' object has no attribute 'duplicates' 'Series' object has no attribute 'duplicates' 'Series' object has no attribute 'duplicates'

非常抱歉，我之前给出的答案有误。在 Pandas 中，确实没有 `duplicates` 方法。正确的方法是使用 `uplicated` 方法来检测重复值，并使用 `sum` 方法计算它们的数量。以下是正确的示例代码：

import pandas as pd

# 假设您有一个名为 dt 的 Series 对象

duplicates_count = dt.duplicated().sum()

print(duplicates_count)

请注意，`dt` 是您的 `Series` 对象的名称，具体名称可能不同。确保您使用正确的 `Series` 名称来执行这些操作。对于 DataFrame 中的列，您需要使用类似的方法来访问该列并进行重复值的计算。

series object has no attribute iteritems

这个错误通常是因为 Pandas 的 Series 对象没有 iteritems() 方法导致的。iteritems() 方法只适用于字典类型的对象，而 Series 对象是一种类似于数组的数据结构，因此没有这个方法。如果你想遍历 Series 对象中的元素，可以使用 iterrows() 方法或者 items() 方法。