Spaces:
Sleeping
Sleeping
Update app.py
Browse files
app.py
CHANGED
@@ -1,96 +1,96 @@
|
|
1 |
-
import pandas as pd
|
2 |
-
import gradio as gr
|
3 |
-
|
4 |
-
# โหลดข้อมูลจากไฟล์ Excel ที่อยู่ในโค้ด
|
5 |
-
def load_data():
|
6 |
-
# แทนที่ "path_to_your_file.xlsx" ด้วยพาธไฟล์ Excel ของคุณ
|
7 |
-
data = pd.read_excel("./
|
8 |
-
return data
|
9 |
-
|
10 |
-
# ฟังก์ชันสำหรับกรองข้อมูลพร้อมจัดการกับข้อผิดพลาด
|
11 |
-
def filter_data(columns, budget_order, office_filter, ministry_filter,
|
12 |
-
citizen_service, digital_government, data_service, ai, cloud_security,
|
13 |
-
cybercrime, learning_center):
|
14 |
-
|
15 |
-
# โหลดข้อมูล
|
16 |
-
data = load_data()
|
17 |
-
|
18 |
-
# เลือกคอลัมน์ที่จะใช้
|
19 |
-
if columns:
|
20 |
-
data = data[columns]
|
21 |
-
|
22 |
-
# เรียงลำดับงบประมาณ
|
23 |
-
if budget_order == 'น้อยไปมาก':
|
24 |
-
data = data.sort_values('งบประมาณ', ascending=True)
|
25 |
-
elif budget_order == 'มากไปน้อย':
|
26 |
-
data = data.sort_values('งบประมาณ', ascending=False)
|
27 |
-
|
28 |
-
# กรองสำนักงาน
|
29 |
-
if office_filter != "ทั้งหมด":
|
30 |
-
data = data[data['สำนักงาน'] == office_filter]
|
31 |
-
|
32 |
-
# กรองกระทรวง
|
33 |
-
if ministry_filter != "ทั้งหมด":
|
34 |
-
data = data[data['กระทรวง'] == ministry_filter]
|
35 |
-
|
36 |
-
# ฟิลเตอร์สำหรับคอลัมน์ Y/N โดยตรวจสอบการมีอยู่ของคอลัมน์และค่าที่กรองได้
|
37 |
-
yn_columns = {
|
38 |
-
'Citizen Service & Doing Business': citizen_service,
|
39 |
-
'Digital Government': digital_government,
|
40 |
-
'Data Service': data_service,
|
41 |
-
'AI': ai,
|
42 |
-
'Cloud & Security': cloud_security,
|
43 |
-
'Cybercrime': cybercrime,
|
44 |
-
'Learning Center/Museum/Environmental/Forest': learning_center
|
45 |
-
}
|
46 |
-
|
47 |
-
for col, yn_filter in yn_columns.items():
|
48 |
-
if yn_filter != "ไม่กรอง":
|
49 |
-
# ตรวจสอบว่าคอลัมน์มีอยู่ในข้อมูลหรือไม่และฟิลเตอร์ค่า Y หรือ N
|
50 |
-
if col in data.columns:
|
51 |
-
data = data[data[col].fillna('') == yn_filter]
|
52 |
-
|
53 |
-
return data
|
54 |
-
|
55 |
-
# โหลดข้อมูลสำหรับตัวเลือกในดรอปดาวน์
|
56 |
-
data = load_data()
|
57 |
-
offices = ["ทั้งหมด"] + sorted(data['สำนักงาน'].dropna().unique().tolist())
|
58 |
-
ministries = ["ทั้งหมด"] + sorted(data['กระทรวง'].dropna().unique().tolist())
|
59 |
-
|
60 |
-
# การตั้งค่าอินเตอร์เฟซ Gradio
|
61 |
-
with gr.Blocks() as demo:
|
62 |
-
gr.Markdown("# Data Viewer and Filter")
|
63 |
-
|
64 |
-
column_selector = gr.CheckboxGroup(
|
65 |
-
choices=['ชื่อโครงการ', 'งบประมาณ', 'วัตถุประสงค์', 'สถานที่ดำเนินการ',
|
66 |
-
'ระยะเวลาดำเนินการ', 'สำนักงาน', 'กระทรวง',
|
67 |
-
'Citizen Service & Doing Business', 'Digital Government',
|
68 |
-
'Data Service', 'AI', 'Cloud & Security', 'Cybercrime',
|
69 |
-
'Learning Center/Museum/Environmental/Forest'],
|
70 |
-
label="เลือกคอลัมน์ที่ต้องการแสดง")
|
71 |
-
|
72 |
-
budget_order = gr.Radio(["น้อยไปมาก", "มากไปน้อย", "ไม่เรียงลำดับ"], label="เรียงลำดับงบประมาณ")
|
73 |
-
|
74 |
-
office_filter = gr.Dropdown(choices=offices, label="เลือกสำนักงาน")
|
75 |
-
ministry_filter = gr.Dropdown(choices=ministries, label="เลือกกระทรวง")
|
76 |
-
|
77 |
-
yn_filter_labels = [
|
78 |
-
'Citizen Service & Doing Business', 'Digital Government',
|
79 |
-
'Data Service', 'AI', 'Cloud & Security', 'Cybercrime',
|
80 |
-
'Learning Center/Museum/Environmental/Forest'
|
81 |
-
]
|
82 |
-
yn_filters = {}
|
83 |
-
for label in yn_filter_labels:
|
84 |
-
yn_filters[label] = gr.Radio(["ไม่กรอง", "Y", "N"], label=label, value="ไม่กรอง")
|
85 |
-
|
86 |
-
submit_button = gr.Button("Filter Data")
|
87 |
-
output_data = gr.Dataframe(label="ผลลัพธ์ข้อมูลที่กรองแล้ว")
|
88 |
-
|
89 |
-
submit_button.click(
|
90 |
-
filter_data,
|
91 |
-
inputs=[column_selector, budget_order, office_filter, ministry_filter] + list(yn_filters.values()),
|
92 |
-
outputs=output_data
|
93 |
-
)
|
94 |
-
|
95 |
-
# รันแอปพลิเคชัน Gradio
|
96 |
-
demo.launch()
|
|
|
1 |
+
import pandas as pd
|
2 |
+
import gradio as gr
|
3 |
+
|
4 |
+
# โหลดข้อมูลจากไฟล์ Excel ที่อยู่ในโค้ด
|
5 |
+
def load_data():
|
6 |
+
# แทนที่ "path_to_your_file.xlsx" ด้วยพาธไฟล์ Excel ของคุณ
|
7 |
+
data = pd.read_excel("./BT-Engage-ขาวคาดแดง.xlsx")
|
8 |
+
return data
|
9 |
+
|
10 |
+
# ฟังก์ชันสำหรับกรองข้อมูลพร้อมจัดการกับข้อผิดพลาด
|
11 |
+
def filter_data(columns, budget_order, office_filter, ministry_filter,
|
12 |
+
citizen_service, digital_government, data_service, ai, cloud_security,
|
13 |
+
cybercrime, learning_center):
|
14 |
+
|
15 |
+
# โหลดข้อมูล
|
16 |
+
data = load_data()
|
17 |
+
|
18 |
+
# เลือกคอลัมน์ที่จะใช้
|
19 |
+
if columns:
|
20 |
+
data = data[columns]
|
21 |
+
|
22 |
+
# เรียงลำดับงบประมาณ
|
23 |
+
if budget_order == 'น้อยไปมาก':
|
24 |
+
data = data.sort_values('งบประมาณ', ascending=True)
|
25 |
+
elif budget_order == 'มากไปน้อย':
|
26 |
+
data = data.sort_values('งบประมาณ', ascending=False)
|
27 |
+
|
28 |
+
# กรองสำนักงาน
|
29 |
+
if office_filter != "ทั้งหมด":
|
30 |
+
data = data[data['สำนักงาน'] == office_filter]
|
31 |
+
|
32 |
+
# กรองกระทรวง
|
33 |
+
if ministry_filter != "ทั้งหมด":
|
34 |
+
data = data[data['กระทรวง'] == ministry_filter]
|
35 |
+
|
36 |
+
# ฟิลเตอร์สำหรับคอลัมน์ Y/N โดยตรวจสอบการมีอยู่ของคอลัมน์และค่าที่กรองได้
|
37 |
+
yn_columns = {
|
38 |
+
'Citizen Service & Doing Business': citizen_service,
|
39 |
+
'Digital Government': digital_government,
|
40 |
+
'Data Service': data_service,
|
41 |
+
'AI': ai,
|
42 |
+
'Cloud & Security': cloud_security,
|
43 |
+
'Cybercrime': cybercrime,
|
44 |
+
'Learning Center/Museum/Environmental/Forest': learning_center
|
45 |
+
}
|
46 |
+
|
47 |
+
for col, yn_filter in yn_columns.items():
|
48 |
+
if yn_filter != "ไม่กรอง":
|
49 |
+
# ตรวจสอบว่าคอลัมน์มีอยู่ในข้อมูลหรือไม่และฟิลเตอร์ค่า Y หรือ N
|
50 |
+
if col in data.columns:
|
51 |
+
data = data[data[col].fillna('') == yn_filter]
|
52 |
+
|
53 |
+
return data
|
54 |
+
|
55 |
+
# โหลดข้อมูลสำหรับตัวเลือกในดรอปดาวน์
|
56 |
+
data = load_data()
|
57 |
+
offices = ["ทั้งหมด"] + sorted(data['สำนักงาน'].dropna().unique().tolist())
|
58 |
+
ministries = ["ทั้งหมด"] + sorted(data['กระทรวง'].dropna().unique().tolist())
|
59 |
+
|
60 |
+
# การตั้งค่าอินเตอร์เฟซ Gradio
|
61 |
+
with gr.Blocks() as demo:
|
62 |
+
gr.Markdown("# Data Viewer and Filter")
|
63 |
+
|
64 |
+
column_selector = gr.CheckboxGroup(
|
65 |
+
choices=['ชื่อโครงการ', 'งบประมาณ', 'วัตถุประสงค์', 'สถานที่ดำเนินการ',
|
66 |
+
'ระยะเวลาดำเนินการ', 'สำนักงาน', 'กระทรวง',
|
67 |
+
'Citizen Service & Doing Business', 'Digital Government',
|
68 |
+
'Data Service', 'AI', 'Cloud & Security', 'Cybercrime',
|
69 |
+
'Learning Center/Museum/Environmental/Forest'],
|
70 |
+
label="เลือกคอลัมน์ที่ต้องการแสดง")
|
71 |
+
|
72 |
+
budget_order = gr.Radio(["น้อยไปมาก", "มากไปน้อย", "ไม่เรียงลำดับ"], label="เรียงลำดับงบประมาณ")
|
73 |
+
|
74 |
+
office_filter = gr.Dropdown(choices=offices, label="เลือกสำนักงาน")
|
75 |
+
ministry_filter = gr.Dropdown(choices=ministries, label="เลือกกระทรวง")
|
76 |
+
|
77 |
+
yn_filter_labels = [
|
78 |
+
'Citizen Service & Doing Business', 'Digital Government',
|
79 |
+
'Data Service', 'AI', 'Cloud & Security', 'Cybercrime',
|
80 |
+
'Learning Center/Museum/Environmental/Forest'
|
81 |
+
]
|
82 |
+
yn_filters = {}
|
83 |
+
for label in yn_filter_labels:
|
84 |
+
yn_filters[label] = gr.Radio(["ไม่กรอง", "Y", "N"], label=label, value="ไม่กรอง")
|
85 |
+
|
86 |
+
submit_button = gr.Button("Filter Data")
|
87 |
+
output_data = gr.Dataframe(label="ผลลัพธ์ข้อมูลที่กรองแล้ว")
|
88 |
+
|
89 |
+
submit_button.click(
|
90 |
+
filter_data,
|
91 |
+
inputs=[column_selector, budget_order, office_filter, ministry_filter] + list(yn_filters.values()),
|
92 |
+
outputs=output_data
|
93 |
+
)
|
94 |
+
|
95 |
+
# รันแอปพลิเคชัน Gradio
|
96 |
+
demo.launch()
|