作成したプログラムについての質問

Question

前提・実現したいこと

現在、シフトの作成を行おうとしています。
これまで質問した内容に関する回答をもとに、以下のプログラムを作成しました。

該当のソースコード

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

#アルバイトの集合
n_member = 5
member = pd.Series(f"member{m+1}" for m in range(n_member))

#日にちの集合
n_day = 2
day = pd.Series(f"day{d+1}" for d in range(n_day))

#時刻の集合
n_time = 9
time = pd.Series(f"{t+12}時" for t in range(n_time))
#t時 : t時～t+1時

#シフト番号
n_shiftnumber = 6
shiftnumber = pd.Series(f"shift{sn+1}" for sn in range(n_shiftnumber))

#シフトの一覧
shift = pd.read_csv('exshift.csv', header=None)
shift.index = shiftnumber
shift.columns = time

shiftdaycount = [int(sum(x) > 0) for x in shift.values]

#各シフトの労働時間
wtime = pd.read_csv('wtime.csv', header=None)
wtime.index = shiftnumber
wtime.columns = day

#必要人数
need = pd.DataFrame([[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]], index=day, columns=time)

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

#各メンバーの時給
jikyu = pd.DataFrame([[900, 900],
                      [900, 900],
                      [900, 900],
                      [900, 900],
                      [900, 900]], index=member, columns=day)

#1日の人件費
jinkenhi = pd.DataFrame([[16200],
                         [16200]], index=day)


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

#変数
X = LpVariable.dicts('X', ([m for m in range(member.size)], [d for d in range(day.size)], [s for s in range(n_shiftnumber)]), 0, 1, 'Integer')

#目的関数
prob += kibou.values.sum() - lpSum(shiftdaycount[s] * X[m][d][s] for s in range(n_shiftnumber) for d in range(day.size) for m in range(member.size))

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(shiftdaycount[s] * X[m][d][s] for s in range(n_shiftnumber) for d in range(day.size))
    #(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


#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 t in range(time.size):
        prob += lpSum(shift.values[s][t] * X[m][d][s] for s in range(n_shiftnumber) for m in range(member.size)) == need.iloc[d, t]

#(制約4)各メンバーが1日に取りうるシフトは必ず1つ
for m in range(member.size):
    for d in range(day.size):
        prob += lpSum(X[m][d][s] for s in range(n_shiftnumber)) == 1

#(制約5)人件費を超えない
for s in range(n_shiftnumber):
    for d in range(day.size):
        prob += lpSum(jikyu.iloc[m, d] * wtime.iloc[s, d] * X[m][d][s] for m in range(member.size)) <= jinkenhi.iloc[d]

#(制約6)6日以上の連続勤務を禁止する
for m in range(member.size):
    for s in range(n_shiftnumber):
        prob += lpSum(X[m][d][s] for d in range(day.size)) <= 6
    
prob.solve()


scheduling = pd.DataFrame(index=member, columns=day)
for m in range(member.size):
    for d in range(day.size):
        for s in range(n_shiftnumber):
            if X[m][d][s].value() == 1:
                scheduling.iloc[m, d] = shiftnumber[s]

scheduling.to_csv("scheduling.csv")

各csvファイルのデータ内容

 shift
        12時  13時  14時  15時  16時  17時  18時  19時  20時
shift1    0    0    0    0    0    0    0    0    0
shift2    1    1    1    1    1    1    1    1    1
shift3    1    1    1    0    0    0    0    0    0
shift4    0    0    0    1    1    1    0    0    0
shift5    0    0    0    0    0    0    1    1    1
shift6    1    1    1    0    0    0    1    1    1

wtime
        day1  day2
shift1     0     0
shift2     9     9
shift3     3     3
shift4     3     3
shift5     3     3
shift6     6     6

上記のプログラムでは日ごとに各memberが出勤可能かどうか（上記の希望出勤日）をもとに実行してきました。
この日ごとで出勤可能かどうかを判別していたものを、時間ごとに判別しシフトを組むものを作成したいと考えています。（〇日は出勤できます→〇日の×時は出勤できますというように変更したい）
そこで上記の希望出勤日の部分を以下の希望出勤時間のように変更してみました。

試したこと

#希望出勤時間
kibou = pd.DataFrame([[0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
                      [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
                      [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
                      [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
                      [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], index=member, columns=time)
#0 : 出勤不可の時間
#1 : 出勤可能な時間

kiboutimecount = [int(sum(y) > 0) for y in kibou.values]

変更後、エラーは発生せず、以下のような結果が得られました。

実行結果

             day1       day2
member1     shift3     shift4
member2     shift5     shift4
member3     shift4     shift6
member4     shift2     shift6
member5     shift1     shift1

実行結果のday2は問題ないのですが、day1のように出勤不可の時間帯に出勤するようなシフトを選択してしまいます。
これはプログラムに問題があるのか、希望出勤時間のデータの書き方に問題があるのか、判断ができないため質問させていただきました。
一方的な質問になってしまい申し訳ありません。よろしくお願いします。

Answer 1

すみません。かなり分かりづらいと思いますので、今回行いたかったこと、また、少し試してみたことがあるので、それらを踏まえ改めて投稿させていただきます。
大変申し訳ありませんが、そちらに回答をいただけると幸いです。