CSVをPythonで集計したいが条件が複雑すぎてわからない

Question

前提・実現したいこと

plan.csvをpandasで集計し、testResult.xlsxへ入力するプログラムを組みたいのですが、集計方法が複雑で全くうまくいきません。
かれこれ一週間近く格闘したのですがあきらめてご質問させていただきます、どうかご教示お願い致します。

'ReservationRouteCode1','PackageCode',"PackageName","RoomType","PersonsPerRoom",'ResultPerson'
plan.csvから上記の列を使用します。
'ReservationRouteCode1'はパッケージコードマスターのエージェントに対応しています。
横の英文字はtestResult.xlsxの入力列です。

各'ReservationRouteCode1'、'PackageCode'ごとにtestResult.xlsxへ入力していきます。
その際入力するのは'ResultPerson'を"PersonsPerRoom"で割ったものになります。
ただし、'ReservationRouteCode1','PackageCode',
"RoomType","PersonsPerRoom"
は事前に合計しておかないと割った際に誤差が出るためgroopbyをしてsum()で処理しています。

ここからが今困っていることなのですが、まずforでエージェントのキーを回し、'ReservationRouteCode1'がそれと合致するものを抜き出す。
その後パッケージコードの辞書もforループさせ、パッケージコードが合致するものを抜き出す。
そしてパッケージコードの利用人数、部屋タイプに関しても記載がある場合に限り、それらも仕分け条件に含める。
部屋タイプに関しては2つ存在する可能性もある。

空のdfを扱おうとするとエラーが出たのでこのような形にしたのですが、今度はdf_boolの値が１つしかない場合にdf_bool.sum()でエラーが出ます。
ここの解消方法もよくわからないのですが、そもそも条件分岐をかいくぐってきているデータがそもそも少なすぎるのですが、その理由もわかりません。

    df_bool = (data["PackageCode"] == package_code)
    if type(df_bool) is bool:
        if df_bool is False:
            continue
    if df_bool.sum() > 0:
        data = data[data["PackageCode"] == package_code]
        print(len(data),agent,package_code)
    else:
        continue

この部分の処理が間違っていて必要なデータまで弾いてしまっているようですがなぜなのか理解できませんでした。

コメントアウトしている部分はいろいろ試してダメだったうちの一つですので気にしないでください。
まだ勉強を始めたばかりの初心者なので見苦しいコードになっていると思いますがよろしくお願いします。

plan.csv：
https://drive.google.com/file/d/1_9qRc-iTbRwy4QdXyHtLJQIgipeAZnoX/view?usp=sharing

testResult.xlsx：
https://drive.google.com/file/d/1z7miEWQwXnCKVNb9o8bG4GJusZHQfeCD/view?usp=sharing

パッケージコードマスター.xlsx：
https://drive.google.com/file/d/1isAY9OeJpIZNPCXyB2DM7AAT-AWxJRP8/view?usp=sharing

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError: 'bool' object has no attribute 'sum'

該当のソースコード

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import openpyxl as xl
def plan_counter():
    df = pd.read_csv("plan.csv" ,usecols=['ReservationRouteCode1',
                                          'PackageCode',"PackageName", 
                                          "RoomType", "PersonsPerRoom",
                                          'ResultPerson'], encoding='CP932')
    df = df.drop(0)
    df["PersonsPerRoom"] = df["PersonsPerRoom"].astype(int)
    df['ResultPerson'] = df['ResultPerson'].astype(int)
    df = df.groupby(by=['ReservationRouteCode1','PackageCode',
                        "PackageName","RoomType", "PersonsPerRoom"]).sum()
    df = df.reset_index()
    df['ResultPerson'] = df['ResultPerson'] // df["PersonsPerRoom"]
    df["PersonsPerRoom"] = df["PersonsPerRoom"].astype(str)
    return df

def agent_dict():
    wb = xl.load_workbook("パッケージコードマスター.xlsx", data_only=True)
    ws = wb.worksheets[0]
    target_dict = {}
    for i in range(2,13):
        agt_code = ws["G" + str(i)].value
        agt_cell = ws["H" + str(i)].value 
        target_dict[agt_code] = agt_cell    
    return target_dict 
    
def package_dict():
    wb = xl.load_workbook("パッケージコードマスター.xlsx", data_only=True)
    ws = wb.worksheets[0]
    target_dict = {}
    for i in range(5,165):
        if ws["B" + str(i)].value is not None:
            package_code = ws["B" + str(i)].value  
            room_cell1 = ws["C" + str(i)].value 
            room_cell2 = ws["D" + str(i)].value 
            people_cell = ws["E" + str(i)].value 
        
            target_dict[i] = [ package_code, 
                                         room_cell1, room_cell2, 
                                         people_cell]  
    return target_dict 



    
wb = xl.load_workbook("プラン集計表.xlsx", data_only=True)
ws = wb.worksheets[0]


agent_dict = agent_dict()
package_dict = package_dict()

df = plan_counter()

for agent in agent_dict.keys():
    
    df_bool = (df["ReservationRouteCode1"] == agent)
    if df_bool.sum() > 0:
        data = df[df["ReservationRouteCode1"] == agent]
    else:
        continue
    #print(len(data),agent)
    for i ,j in package_dict.items():
        package_code = j[0]
        room_type1 = j[1]
        room_type2 = j[2]
        people = j[3]
        
        df_bool = (data["PackageCode"] == package_code)
        if type(df_bool) is bool:
            if df_bool is False:
                continue
        if df_bool.sum() > 0:
            data = data[data["PackageCode"] == package_code]
            print(len(data),agent,package_code)
        else:
            continue
    
        df_bool = (data["PersonsPerRoom"] == people)
        if (df_bool.sum() > 0) and (people is not None):
            data = data[data["PersonsPerRoom"] == people]
        
        df_bool = (data["RoomType"] == room_type1)
        if (df_bool.sum() > 0) and (room_type1 is not None):
            data = data[data["RoomType"] == room_type1]
            
        df_bool = (data["RoomType"] == room_type2)
        if (df_bool.sum() > 0) and (room_type1 is not None):
            data2 = data[data["RoomType"] == room_type2]
            data.append(data2)
        #if package_code in data.values:
         #   data = data[data["PackageCode"] == package_code]
          #  if (people is not None) and (people in data.values):
           #     data = data[data["PersonsPerRoom"] == people]
          #  if (room_type1 is not None) and (room_type1 in data.values):
           #     data2 = data[data["RoomType"] == room_type1]
            #    if (room_type2 is not None) and (room_type2 in data.values):
             #       data2.append(data[data["RoomType"] == room_type2])
              #  data = data2
        
        #print()
        data = data.sum()
        column = agent_dict[agent]
        row = i
        cell = column + str(i) 
        #print(data['ResultPerson'])
        #ws[cell].value = data['ResultPerson']
    
wb.save('testResult.xlsx')

    

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[bsdfan]

data = data.sum()でいろいろおかしくなっていそうですが、この行は必要ですか？

[KAZ1009]

最終的に求めたいのが仕分けた後に残ったdataframeのResultpersonの合計なのでそのようにしました！

Answer 1

data = data.sum()
で、dataがDataFrame → Seriesに変わります。

なので、内側の(package_dictに対する)ループで、

1回目は
data: DataFrame
→ data["PackageCode"]: Series(=PackageCode列)
→ df_pool: Series

2回目は
data: Series
→ data["PackageCode"]: スカラー(=PackageCode列の文字列を連結したもの)
→ df_pool: ブール値

となります。

そのため、df_pool.sum()で記載のエラーが出ています。

今回の場合、中で使うデータを削っていくようなやり方はわかりにくくなるのではないでしょうか。
条件に合致するしないのブールのSeries(下記のselect)をandやorで更新していって、最後にデータを取り出すのが良いように思います。

for agent in agent_dict.keys():
    data = df[df["ReservationRouteCode1"] == agent]
    if len(data) == 0:
        continue

    result = []
    for j in package_dict.values():
        package_code = j[0]
        room_type1 = j[1]
        room_type2 = j[2]
        people = j[3]

        select = (data["PackageCode"] == package_code)
        if people is not None:
            select &= (data["PersonsPerRoom"] == people)
        if room_type1 is not None:
            room = (data["RoomType"] == room_type1)
            if room_type2 is not None:
                room |= (data["RoomType"] == room_type2)
            select &= room
        result.append(data[select])
    df_result = pd.concat(result)
    print(agent, df_result['ResultPerson'].sum())

最終的に求めたいのが仕分けた後に残ったdataframeのResultpersonの合計なのでそのようにしました！

やりたいことを完全には理解できていないので、違うかもしれませんが、合計を求めるのは内側のループが全部終わってからやればいいのではないですか？