AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute '必要人数' のエラーを解決したい

Question

実現したいこと

エラーを解決し、コードを完成させてシフト最適化を実行したい。

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError Traceback (most recent call last)
~\AppData\Local\Temp\ipykernel_12052\2324368433.py in <module>
21 従業員11\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○""")).T
22 a,a.columns = a.iloc[1:],a.iloc[0].tolist()
---> 23 a.必要人数 = a.必要人数.astype(int)
24 a.iloc[:,2:] = ~a.iloc[:,2:].isnull()
25 a.insert(0, '日付', a.index.str[0])

~\anaconda3\envs\Python_ex\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in getattr(self, name)
5485 ):
5486 return self[name]
-> 5487 return object.getattribute(self, name)
5488
5489 def setattr(self, name: str, value) -> None:

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute '必要人数'

該当のソースコード

import numpy as np, pandas as pd
from pulp import *
from ortoolpy import addvars, addbinvars
from io import StringIO

a = pd.read_table(StringIO("""
日付\t21\t21\t22\t22\t23\t23\t24\t24\t25\t25\t26\t26\t27\t27\t28\t28\t29\t29\t30\t30\t31\t31\t1\t1\t2\t2\t3\t3\t4\t4\t5\t5\t6\t6\t7\t7\t8\t8\t9\t9\t10\t10\t11\t11\t12\t12\t13\t13\t14\t14\t15\t15\t16\t16\t17\t17\t18\t18\t19\t19\t20\t20
時間帯\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C
必要人数\t2\t5\t3\t7\t3\t7\t2\t5\t2\t5\t2\t5\t2\t5\t2\t5\t3\t7\t3\t7\t2\t5\t2\t5\t2\t5\t2\t5\t2\t5\t3\t7\t3\t7\t2\t5\t2\t5\t2\t6\t3\t6\t3\t6\t3\t7\t3\t7\t2\t5\t2\t5\t2\t5\t2\t5\t2\t5\t3\t7\t3\t7
従業員0\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○
従業員1\t\t\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○
従業員2\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○
従業員3\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○
従業員4\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t\t\t○\t○
従業員5\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○
従業員6\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○
従業員7\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t\t\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○
従業員8\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○
従業員9\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○
従業員10\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○
従業員11\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○""")).T
a,a.columns = a.iloc[1:],a.iloc[0].tolist()
a.必要人数 = a.必要人数.astype(int)
a.iloc[:,2:] = ~a.iloc[:,2:].isnull()
a.insert(0, '日付', a.index.str[0])
a.reset_index(drop=True, inplace=True)
a = a.iloc[:,list(range(3,a.shape[1]))+[0,1,2]]

試したこと

検索して例を探しましたが、見つけられませんでした。
csvから読み込んだ場合も同様のエラーが出てしまいます。
元々がインターネット上で見つけたコードであり、私自身もほぼ初心者の状態でpythonを扱っているため、サポートいただけたら幸いです。

Comments

[pig_vba]

エラー自体は[dataframe型変数にそんなメソッドねえよ]って意味です。
中身見てないですが、dataframe型であるならばa.必要人数ではなくa['必要人数']ではないですか？

[melian]

read_table でインデックスカラムを指定するとよいかと思います。

a = pd.read_table(StringIO(""" ... """), index_col=[0]).T

そうすれば、

a,a.columns = a.iloc[1:],a.iloc[0].tolist()

が不要になります。

[KT21]

pig_vba様
コメントありがとうございます。　[]つけてみましたが、KeyErrorとなってしまいます。
どうして認識されないのかわかりません、

[KT21]

melian様
, index_col= [0]を足した場合、今度は IndexError: list index out of range となってしまいました。
列がずれたことで指定する場所を変えれば良いのでしょうか？

[melian]

回答したコードを参照してみて下さい。

Answer 1

コメントにも書きましたが、データフレームを転置(transpose)していますので read_table() に index_col=[0] を追加して、「日付」カラムをインデックスにしておきます。(直後に reset_index() で元に戻しますけれども)

import numpy as np, pandas as pd
from io import StringIO

a = pd.read_table(StringIO("""
日付\t21\t21\t22\t22\t23\t23\t24\t24\t25\t25\t26\t26\t27\t27\t28\t28\t29\t29\t30\t30\t31\t31\t1\t1\t2\t2\t3\t3\t4\t4\t5\t5\t6\t6\t7\t7\t8\t8\t9\t9\t10\t10\t11\t11\t12\t12\t13\t13\t14\t14\t15\t15\t16\t16\t17\t17\t18\t18\t19\t19\t20\t20
時間帯\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C\t8D17D\t12C21C
必要人数\t2\t5\t3\t7\t3\t7\t2\t5\t2\t5\t2\t5\t2\t5\t2\t5\t3\t7\t3\t7\t2\t5\t2\t5\t2\t5\t2\t5\t2\t5\t3\t7\t3\t7\t2\t5\t2\t5\t2\t6\t3\t6\t3\t6\t3\t7\t3\t7\t2\t5\t2\t5\t2\t5\t2\t5\t2\t5\t3\t7\t3\t7
従業員0\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○
従業員1\t\t\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○
従業員2\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○
従業員3\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○
従業員4\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t\t\t○\t○
従業員5\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○
従業員6\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○
従業員7\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t\t\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○
従業員8\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○
従業員9\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○
従業員10\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○
従業員11\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t\t\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t○\t\t\t○\t○\t\t\t○\t○\t○\t○"""),
    index_col=[0]).T

a = a.rename_axis(a.columns.name).reset_index()
a.必要人数 = a.必要人数.astype(int)
a['日付'] = a['日付'].str[0]
a[a.columns[3:]] = a[a.columns[3:]].notna()
a = a[[*a.columns[3:], *a.columns[:3]]]
print(a.head(10))

従業員0	従業員1	従業員2	従業員3	従業員4	従業員5	従業員6	従業員7	従業員8	従業員9	従業員10	従業員11	日付	時間帯	必要人数
True	False	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	2	8D17D	2
True	False	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	2	12C21C	5
True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	2	8D17D	3
True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	2	12C21C	7
True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	2	8D17D	3
True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	2	12C21C	7
True	False	True	True	True	True	True	True	True	True	False	True	2	8D17D	2
True	False	True	True	True	True	True	True	True	True	False	True	2	12C21C	5
True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	False	2	8D17D	2
True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	False	2	12C21C	5

Comments

[KT21]

解答ありがとうございます。エラーは解消されました。日付の部分がすべて[2]になってしまうのは解消可能ですか？

[melian]

元のコードに、

a.insert(0, '日付', a.index.str[0])

という処理がありました。これは日付文字列を最初の1文字で置き換えるという処理だと思うのですが、これをしない場合は、以下の行をコメントアウトして下さい。

# a['日付'] = a['日付'].str[0]

[KT21]

ご丁寧にありがとうございます。
無事元の形に戻すことができました。
ベストアンサーに選ばせていただきます。
このほかにもお聞きしたいことがあるのですが、何かコンタクトを取らせていただくことは可能でしょうか？

[melian]

はい、構いません。

[KT21]

ありがとうございます。
どのようにしてコンタクト取らせていただいたらよいでしょうか。

[melian]

このコメント欄でもよいですし、新たに質問を立てて、そちらのコメント欄でも構いません。

[KT21]

ではこちらで失礼致します。

https://qiita.com/SaitoTsutomu/items/a33aba1a95828eb6bd3f
こちらのサイトを参照して組み合わせ最適化のシフトスケジューリング問題を解決しようとしているのですが、良い条件の組み合わせ方がわかりません。
私がつけたい条件は、①0,1,2から1人、2,3,4,5から1人、6,7,8,9から1人、1,10,11から1人は必ず毎日8D17Dあるいは12C21Cで出勤をすること。②Falseとなっているところで出勤としないこと。③勤務回数はできるだけ等しくすること。の3点です。
これらをread_tableから読み込んだデータで実行するコードに関して、ヒントでもかまいませんのでヘルプをお願いしたいです。
大変厚かましいお願いであることは重々承知ですが、何卒お願い致します。

Answer 2

a.必要人数 = a.必要人数.astype(int)

pythonのコードに、日本語は記述できません
エラーメッセージもそんなこと言ってますね

Comments

[melian]

Pandas の場合、

a.必要人数 = a.必要人数.astype(int)

と記述してもエラーにはなりません。問題は別の部分にあるのです(カラム名の付け間違い)。