仕事では毎日の作業としてデータベースから必要データをcsvでエクスポートし、種類ごとに向こう2週間ぐらいの日毎の出荷予定数の一覧をexcelに出力するということをPythonを使ってやっています。

日毎のデータを扱うので当然日付や曜日も扱うわけでこれをどのように使っているかのご紹介です。（Python初級者の浅知恵です）

日時のみのデータフレームに曜日のカラムを追加します。
曜日は日本語表記にします。
仮に日時のみのデータフレームを作ってみます。

import pandas as pd
data = {'出荷日': ['2023-09-15', '2023-09-16', '2023-09-17', '2023-09-18', '2023-09-19', '2023-09-20', '2023-09-21', '2023-09-22']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
#
     出荷日
0  2023-09-15
1  2023-09-16
2  2023-09-17
3  2023-09-18
4  2023-09-19
5  2023-09-20
6  2023-09-21
7  2023-09-22

出荷日の各要素はオブジェクトなのでそのままでは曜日に変換できないので日時型に変換します。

df['出荷日'] = pd.to_datetime(df['出荷日'])

weekdayメソッドを使って出荷日から曜日を取得してみます。

df['曜日'] = df['出荷日'].map(lambda x: x.weekday())
print(df['曜日'])
#
0    4
1    5
2    6
3    0
4    1
5    2
6    3
7    4
Name: 曜日, dtype: int64

weekdayメソッドは日時から曜日を数値として取得するようです。
なお0が月曜日、1が火曜日・・・6が日曜日となります。
数値のままでは曜日が分かりにくいので日本語で表記されるようにします。

weekday_names = ['月', '火', '水', '木', '金', '土', '日']
df['曜日'] = df['出荷日'].map(lambda x: weekday_names[x.weekday()])
print(df)
    出荷日    曜日
0 2023-09-15  金
1 2023-09-16  土
2 2023-09-17  日
3 2023-09-18  月
4 2023-09-19  火
5 2023-09-20  水
6 2023-09-21  木
7 2023-09-22  金

データフレームに日本語で曜日のカラムが追加されました。

他にもいろいろ方法があるとは思いますが、個人的にはこの方法がすっきりしていて分かりやすいと思っています。