AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'values' とは

Question

下のコードを実行するとAttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'values'というエラーが出ます。
どなたか解決策をご存知の方助けてくださると助かります！

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jan 15 15:27:36 2019

@author: tanakaeri
"""

import random
import numpy as np
import pandas as pd

list = [random.randint(20, 60) for i in range(6)]
print(list)

listmin = []
listrecord = []
listwhere = []


for i in range(1,51):
    where = min(range(len(list)), key=lambda i: list[i])

    a = random.randint(20,60)
 
    
    newmin = min(list)+a
    list[where] = newmin
    
    listmin.append(min(list))
    

    listrecord.append(list[0])
    listrecord.append(list[1])
    listrecord.append(list[2])
    listrecord.append(list[3])
    listrecord.append(list[4])
    listrecord.append(list[5])
    arr_listrecord = np.array(listrecord) #listrecordの一次元配列
    
    listwhere.append(where)
    arr_listwhere = np.array(listwhere)

    print(list)
    
listrecord1 = np.reshape(arr_listrecord, (50, 6)) #listrecord1の49*6の二次元配列

print(listmin)
print(listrecord)
print(arr_listrecord)
print(listrecord1)
print(arr_listwhere)




for p in range(16,2,-1): #p = 差
    
    a = 16-p
    b = 36+a
    
    later = max(listmin[20+2*a],listmin[21+2*a])
    resttime = listmin[b-1]-later #listmin[b-1] = b番目の試合開始時間
    
    
    
    if 0 <= resttime < 30:
        start = (30-resttime) + listmin[b-1]
    elif resttime < 0:
        start = 30 + (-resttime) + listmin[b-1]
    else:
        start = listmin[b-1]
        
    arr_listrecordupper = listrecord1[:b-2] #listrecord上の部分(array型)
    arr_listrecordlower = listrecord1[b-1:] #listrecord下の部分(array型)
    
    df = pd.DataFrame(arr_listrecordlower)
    
    
    
    if listwhere[b-1] == 0:
            df = arr_listrecordlower + np.array([start,0,0,0,0,0])
    elif listwhere[b-1] == 1:
            df = arr_listrecordlower + np.array([0,start,0,0,0,0])
    elif listwhere[b-1] == 2:
            df = arr_listrecordlower + np.array([0,0,start,0,0,0])
    elif listwhere[b-1] == 3:
            df = arr_listrecordlower + np.array([0,0,0,start,0,0])
    elif listwhere[b-1] == 4:
            df = arr_listrecordlower + np.array([0,0,0,0,start,0])
    else:
            df = arr_listrecordlower + np.array([0,0,0,0,0,start])
            
    a_df = np.array(df.values.flatten())

    listrecord1 = np.vstack((arr_listrecordupper,a_df))
    
print(listrecord[51])    
        
    
    
    
    

Answer 1

    a_df = np.array(df.values.flatten())

の行でdfにDataFrame型を想定しているようですが、上のifでdfに対して代入される際にnumpy配列に置き換わりますから、dfはnumpy配列と想定して扱う必要があるのだと思います。

過去の質問について

問題が解決した質問があれば、ベストアンサーを決めて質問を解決済みの状態にしてください。

また、過去の質問でいろいろな方がコードの改善点を指摘してくれていますが（私も書きましたが）、質問文のコードを見る限りあまり直っている雰囲気がありません。動けばよいという考え方なのかもしれませんが、変なバグにはまる前に直しておいた方が得策だと思います。

コードについて

全体的にpythonに不慣れなのかな？　という印象を受けるので、基礎をある程度おさらいしてみてはどうでしょうか。

公式のpythonチュートリアルにざっと目を通すだけでも、だいぶレベルが上げられると思います。

Python チュートリアル — Python 3.6.5 ドキュメント