Update app.py

app.py

@@ -5,10 +5,10 @@ import matplotlib.font_manager as fm
 import matplotlib as mpl
 import plotly.express as px
 
-# 設置頁面標題
-st.title("溫室氣體排放、能源管理與董事會資料分析")
+# 设置页面标题
+st.title("温室气体排放、能源管理与董事会资料分析")
 
-# 下載並設置自定義字體
+# 下载并设置自定义字体
 @st.cache_resource
 def load_font():
     font_url = "https://drive.google.com/uc?id=1eGAsTN1HBpJAkeVM57_C7ccp7hbgSz3_&export=download"
@@ -20,17 +20,17 @@ def load_font():
 
 load_font()
 
-# 抓取並處理資料
+# 抓取并处理数据
 @st.cache_data
 def fetch_and_clean_data(selected_dataset):
-    if selected_dataset == '溫室氣體排放資料集':
+    if selected_dataset == '温室气体排放资料集':
         url = "https://mopsfin.twse.com.tw/opendata/t187ap46_L_1.csv"
-    elif selected_dataset == '能源管理資料集':
+    elif selected_dataset == '能源管理资料集':
         url = "https://mopsfin.twse.com.tw/opendata/t187ap46_O_2.csv"
-    elif selected_dataset == '董事會資料集':
+    elif selected_dataset == '董事会资料集':
         url = "https://mopsfin.twse.com.tw/opendata/t187ap46_L_6.csv"
     else:
-        return pd.DataFrame()  # 返回空的 DataFrame 如果沒有選擇資料集
+        return pd.DataFrame()  # 返回空的 DataFrame 如果没有选择数据集
 
     response = requests.get(url)
     with open("data.csv", "wb") as file:
@@ -39,46 +39,50 @@ def fetch_and_clean_data(selected_dataset):
 
     return df
 
-# 創建下拉式選單讓使用者選擇資料集
+# 创建下拉式菜单让用户选择数据集
 selected_dataset = st.selectbox(
-    "選擇要分析的資料集",
-    ['溫室氣體排放資料集', '能源管理資料集', '董事會資料集']
+    "选择要分析的资料集",
+    ['温室气体排放资料集', '能源管理资料集', '董事会资料集']
 )
 
-# 當選擇資料集後，顯示對應的欄位選擇下拉式選單
+# 当选择数据集后，自动显示对应的数据集内容
 if selected_dataset:
     df = fetch_and_clean_data(selected_dataset)
     
     if not df.empty:
-        # 根據所選資料集設置可選欄位
-        if selected_dataset == '溫室氣體排放資料集':
+        # 显示数据集内容
+        st.write("### 资料集内容")
+        st.dataframe(df)
+
+        # 根据所选数据集设置可选字段
+        if selected_dataset == '温室气体排放资料集':
             column_options = [
                 '範疇一排放量(噸CO2e)',
                 '範疇二排放量(噸CO2e)',
                 '範疇三排放量(噸CO2e)',
                 '溫室氣體排放密集度(公噸CO2e/百萬元營業額)'
             ]
-        elif selected_dataset == '能源管理資料集':
+        elif selected_dataset == '能源管理资料集':
             column_options = [
                 '使用率(再生能源/總能源)',
                 '取得驗證'
             ]
-        elif selected_dataset == '董事會資料集':
+        elif selected_dataset == '董事会资料集':
             column_options = [
                 '董事席次(含獨立董事)(席)',
                 '獨立董事席次(席)',
                 '女性董事席次及比率-席',
                 '女性董事席次及比率-比率',
-                '董事出席董事會出席率',
-                '董事進修時數符合進修要點比率'
+                '董事出席董事会出席率',
+                '董事进修时数符合进修要点比率'
             ]
 
-        # 只顯示在資料集內存在的欄位
+        # 只显示在数据集内存在的字段
         available_columns = [col for col in column_options if col in df.columns]
-        selected_column = st.selectbox("選擇要繪製的欄位", available_columns)
+        selected_column = st.selectbox("选择要绘制的字段", available_columns)
 
-        # 創建抓取分析按鈕
-        if st.button("抓取分析"):
+        # 创建生成图表按钮
+        if st.button("生成图表"):
             # 将比例转换为浮点数
             def convert_to_float(value):
                 try:
@@ -88,24 +92,24 @@ if selected_dataset:
             
             df[selected_column] = df[selected_column].apply(convert_to_float)
 
-            # 過濾掉零值或空值的數據
+            # 过滤掉零值或空值的数据
             df_filtered = df[df[selected_column].fillna(0) > 0]
 
             if not df_filtered.empty:
-                # 顯示資料表
-                st.write("### 資料集內容")
+                # 显示数据表
+                st.write("### 资料集内容（过滤后的数据）")
                 st.dataframe(df_filtered)
 
-                # 繪製圓餅圖
-                st.write(f"### 圓餅圖：各公司基於{selected_column}的分佈")
-                fig_pie = px.pie(df_filtered, names='公司名稱', values=selected_column)
+                # 绘制圆饼图
+                st.write(f"### 圆饼图：各公司基于{selected_column}的分布")
+                fig_pie = px.pie(df_filtered, names='公司名称', values=selected_column)
                 st.plotly_chart(fig_pie)
 
-                # 繪製長條圖
-                st.write(f"### 長條圖：各公司基於{selected_column}的分佈")
-                fig_bar = px.bar(df_filtered, x='公司名稱', y=selected_column)
+                # 绘制长条图
+                st.write(f"### 长条图：各公司基于{selected_column}的分布")
+                fig_bar = px.bar(df_filtered, x='公司名称', y=selected_column)
                 st.plotly_chart(fig_bar)
             else:
-                st.write(f"選擇的欄位 '{selected_column}' 無有效數據來生成圖表。")
+                st.write(f"选择的字段 '{selected_column}' 无有效数据来生成图表。")
     else:
-        st.write("選擇的資料集中無有效數據或資料集未正確抓取。")
+        st.write("选择的数据集中无有效数据或数据集未正确抓取。")