pulpを用いたシフト作成の制約に関する質問

Question

前提・実現したいこと

アルバイトの希望出勤日をもとにシフトの作成を行いたいです。
以前質問したものの回答をもとに作成したプログラムが以下のようなものです。

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
members = 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=members,
    columns=day,
)

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

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

# 目的関数
obj = 0
for m in range(members.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
print(prob)

prob.solve()

これに各メンバーの時給を用いて、1日に決められた人件費を超えてはいけないという制約を作成したいのですが、エラーが起きてしまいます。

#時給
jikyu = pd.DataFrame([[900, 900, 900, 900, 900, 900, 900]], index=member, columns=day)
jikyu

#人件費
jinkenhi = pd.Series(["13000", "13000", "13000", "13000", "13000", "13000", "13000"], index=day)

#(制約6)1日の決められた人件費を超えない制約
for d in range(day):
    prob += lpSum(jikyu.iloc[m, d]*x[m][d] for m in range(member)) <= jinkenhi.iloc[d]


#エラーメッセージ
TypeError: 'DatetimeIndex' object cannot be interpreted as an integer

どのようにすればよいか教えていただきたいです。
よろしくお願いします。

Answer 1

DataFrame.iloc[d] の d は整数である必要があります。
なので、for d in range(day) ではなく、for d in range(len(day)) とするべきではないでしょうか。