pulpで計算した結果を取得して, データフレームを作成する方法について

Question

前提・実現したいこと

pulpを用いてシフトの作成を行うことを目的としています。
以下が作成したプログラムです。

import pandas as pd
from pulp import LpBinary, LpMinimize, LpProblem, LpVariable, lpSum

#日付の一覧
day = pd.date_range("2019-12-01", "2019-12-07")

#アルバイトの一覧
n_member = 10
member = pd.Series(f"member{i+1}" for i in range(n_member))

#シフトの一覧
shift = ["9:00-14:00", "14:00-19:00", "19:00-23:00", "休み"]

#希望出勤日
kibou = pd.DataFrame(
                     [
                      [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
                      [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1],
                      [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
                      [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
                      [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
                      [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
                      [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0],
                      [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
                      [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
                      [1, 1, 1, 0, 1, 0, 0],
                     ],
                     index=member,
                     columns=day
                     )

#必要最低人数
need = pd.DataFrame([[2,2, 2]], index=day, columns=["9:00-14:00", "14:00-19:00", "19:00-23:00"])
need

#モデルの作成
prob = LpProblem(sense=LpMinimize)

#変数
x = [[[LpVariable(f"x{m}{d}{t}", cat=LpBinary) for t in shift]
      for d in day] for m in member]

#目的関数
obj = 0
for m in range(member.size):
    #希望出勤日数
    ks = kibou.iloc[m].sum()
    #実際に働いた日数
    actual = lpSum(x[m][j] for j in range(day.size))
    #希望出勤日数と実際に働いた日数の差
    obj = ks - actual
    #(制約1)実際に働いた日数が希望出勤日数を超えない制約
    prob += actual <= ks
prob += obj

#制約条件
#(制約2)必要最低人数を満たす制約
for d in range(day.size):
    for n in range(need.columns.size):
        prob += lpSum(x[m][d][n] for m in range(member.size)) >= need.iloc[d, n]

#(制約3)1日における出勤回数は1回のみである制約
for m in range(member.size):
    for d in range(day.size):
        prob += lpSum(x[m][d]) == 1

#(制約4)7日間以上の連続勤務を禁止する制約
for m in range(member.size):
    prob += lpSum(x[m][d] for d in range(day.size)) <= 6
    


prob.solve()

この結果をもとに、データフレームの作成を行いたいのですが、書き方がわかりません。
以下のような表を作成したいと思っています。
表は、index=member、columns=dayを表しており、member1は2019-12-01は休みということを表しています。
ご教授のほどお願いします。

         2019-12-01      2019-12-02       2019-12-03  ・・・
member1    "休み"       "14:00-19:00"    "19:00-23:00"
member2 "19:00-23:00"   "9:00-14:00"        "休み"
  ・
  ・
  ・

Answer 1

ざっと見る限り、肝心な制約条件が足りていない気がします。（１つだけでは無い気がしますが・・）

# 制約条件
for m in range(members.size):
     for d in range(day.size):
          # 各メンバーが１日に取りうるシフトは（休みも含めて）かならず１つ
          prob += (lpSum(x[m][d][t] for t in range(len(shift))) == 1)

この条件があると、各セルに入る値はかならず１つに決まりますので

from pulp import value
df = pd.DataFrame(index=members, columns=day)
for m in range(members.size):
     for d in range(day.size):
          # 4つのうちのどれかがセルに入る
          for t,s in enumerate(shift):
               if value(x[m][d][t]):
                    df.iloc[m, d] = s
                    break

のようにDataFrameを埋めていくとよいのではないでしょうか

Comments

[K.takita]

回答ありがとうございます。
追加でお聞きしたいのですが、希望出勤日が"0"のとき"休み"、"1"のときshiftのいずれかをセルに入れたいときどのようにすればよいでしょうか。
もしお時間をいただけるのであれば、こちらも答えていただけると幸いです。よろしくお願いします。