各データにあらかじめ定義されたものを対応させる方法

Question

前提・実現したいこと

アルバイトのシフト作成について考えています。
以下のプログラムでは各メンバーの希望出勤時間についてのデータが記載されています。
alldaykiboutimeは、Day1kiboutime, Day2kiboutime, Day3kiboutimeをひとまとめにしたものです。

該当のソースコード

import numpy as np
import pandas as pd

#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 = 3
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

###希望出勤時間
#0:出勤不可, 1:出勤可能
#Day1
Day1kiboutime = 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)

#Day2
Day2kiboutime = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
                              [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                              [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
                              [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
                              [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], index=member, columns=time)


#Day3
Day3kiboutime = pd.DataFrame([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                              [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
                              [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
                              [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                              [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0]], index=member, columns=time)

alldaykiboutime = pd.concat([Day1kiboutime, Day2kiboutime, Day3kiboutime], axis=1)

このalldaykiboutimeについてですが、各データに対して、プログラム内で定義したdayを対応させたいです。
(day1 → Day1kiboutime, day2 → Day2kiboutime, day3 → Day3kiboutimeというような感じで)

知識が少なく、どのような検索ワードで調べればよいかもわかりません。
一方的な質問で申し訳ないのですが、ご教授していただけると幸いです。よろしくお願いします。

Comments

[tiitoi]

> プログラム内で定義したdayを対応させたいです。

対応させたいとはどういうことでしょうか。結合後の列名に日付を追加したいということですか？