让我们试试：
1.转换datetime列to_datetime
1.从day_of_week codes创建分类列（以便分类排序功能正确）
1.将time_of_day归一化为一天（因此比较功能正确）。这使得所有事件似乎都发生在同一天内，使绘图逻辑简单得多。
1.绘制kdeplot
1.设置xaxis格式化程序只显示HH:MM:SS

import calendar

import pandas as pd
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt, dates as mdates

# df = pd.DataFrame({...})

# Convert to datetime
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])
# Create Categorical Column
cat_type = pd.CategoricalDtype(list(calendar.day_name), ordered=True)
df['day_of_week'] = pd.Categorical.from_codes(
    df['datetime'].dt.day_of_week, dtype=cat_type
)
# Create Normalized Date Column
df['time_of_day'] = pd.to_datetime('2000-01-01 ' +
                                   df['datetime'].dt.time.astype(str))

# Plot
ax = sns.kdeplot(data=df, x='time_of_day', hue='day_of_week')

# X axis format
ax.set_xlim([pd.to_datetime('2000-01-01 00:00:00'),
             pd.to_datetime('2000-01-01 23:59:59')])
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M:%S'))

plt.tight_layout()
plt.show()

请注意，此处的样本量较小：

如果在y上寻找count，那么histplot可能更好：

ax = sns.histplot(data=df, x='time_of_day', hue='day_of_week')

我会直接使用pandas的Timestamp。顺便说一下，你的convert_hour函数似乎做错了。它为所有数据提供time_of_the day作为20：00：00。

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt


sns.set_context("paper", font_scale=2)
sns.set_style('whitegrid')

df['day_of_week'] = df['datetime'].apply(lambda x: pd.Timestamp(x).day_name())
df['time_of_day'] = df['datetime'].apply(lambda x: pd.Timestamp(x).hour)

plt.figure(figsize=(8, 4))

for idx, day in enumerate(days):
    sns.kdeplot(df[df.day_of_week == day]['time_of_day'], label=day)

星期三的kde看起来有点奇怪，因为时间在2到20之间变化，因此图中的长尾从-20到40。

下面是一个简单的代码和使用df.plot.kde .
添加了更多数据，以便为每个day_of_week提供多个值，以便kde绘图。简化代码以删除函数。

df1 = pd.DataFrame([
    '2020-09-01 16:39:03',
    '2020-09-02 16:39:03',
    '2020-09-03 16:39:03',
    '2020-09-04 16:39:03',
    '2020-09-05 16:39:03',
    '2020-09-06 16:39:03',
    '2020-09-07 16:39:03',
    '2020-09-08 16:39:03',
], columns=['datetime'])
df = pd.concat([df,df1]).reset_index(drop=True)
df['day_of_week'] = pd.to_datetime(df['datetime']).dt.day_name()
df['time_of_day'] = df['datetime'].str.split(expand=True)[1].str.split(':',expand=True)[0].astype(int)
df.pivot(columns='day_of_week').time_of_day.plot.kde()

图：