Update app.py

app.py

@@ -257,8 +257,7 @@ def load_champion_models():
                  "Ensure the 5 .pkl files are in the 'models/' directory.")
         return []
 
-@st.cache_data
-def load_performance_data(file_path="data/final_5_day_results_df.csv"):
+@st.cache_datadef load_performance_data(file_path="data/final_5_day_results_df.csv"):
     """Loads pre-calculated performance data for Tab 3."""
     try:
         df = pd.read_csv(file_path)
@@ -808,43 +807,94 @@ with tab4:
         avg_temp = np.nanmean(predictions_24h)
         max_temp = np.nanmax(predictions_24h)
         
+
+        # --- BẮT ĐẦU NÂNG CẤP: Lấy 24h ACTUAL values (Giống logic Tab 2) ---
+        # 1. Lấy 24h index
+        actual_hourly_index = pd.date_range(start=forecast_start_ts, periods=24, freq='H')
+        
+        # 2. Thử lấy 24h actual temps từ dataframe GỐC (hourly_data_df)
+        try:
+            # Dùng .reindex() để đảm bảo chúng ta có 24 dòng, ngay cả khi thiếu dữ liệu
+            actual_temps_24h_series = hourly_data_df['temp'].reindex(actual_hourly_index)
+        except Exception:
+            # Trường hợp dự phòng
+            actual_temps_24h_series = pd.Series([float('nan')] * 24, index=actual_hourly_index)
+            
+        # 3. Lấy các giá trị điểm (T+2, T+3, T+24)
+        forecast_t2_ts = forecast_start_ts + pd.Timedelta(hours=1) # T+2
+        forecast_t3_ts = forecast_start_ts + pd.Timedelta(hours=2) # T+3
+        forecast_t24_ts = forecast_start_ts + pd.Timedelta(hours=23) # T+24
+        
+        actual_t2_val = actual_temps_24h_series.get(forecast_t2_ts)
+        actual_t3_val = actual_temps_24h_series.get(forecast_t3_ts)
+        actual_t24_val = actual_temps_24h_series.get(forecast_t24_ts)
+        
+        # 4. Tính toán giá trị tổng hợp (chỉ khi KHÔNG có NaN)
+        is_partial_hourly = actual_temps_24h_series.isna().any()
         
-        # Tạo 5 cột mới để hiển thị các metric (T+2h, T+3h, T+24h, Average, Max)
+        if is_partial_hourly:
+            actual_avg_val = float('nan')
+            actual_max_val = float('nan')
+        else:
+            actual_avg_val = np.nanmean(actual_temps_24h_series)
+            actual_max_val = np.nanmax(actual_temps_24h_series)
+
+        # 5. Tạo các chuỗi delta_text
+        delta_t2 = f"Actual: {actual_t2_val:.1f}°C" if pd.notna(actual_t2_val) else "Actual: --"
+        delta_t3 = f"Actual: {actual_t3_val:.1f}°C" if pd.notna(actual_t3_val) else "Actual: --"
+        delta_t24 = f"Actual: {actual_t24_val:.1f}°C" if pd.notna(actual_t24_val) else "Actual: --"
+        delta_avg = f"Actual: {actual_avg_val:.1f}°C" if pd.notna(actual_avg_val) else "Actual: --"
+        delta_max = f"Actual: {actual_max_val:.1f}°C" if pd.notna(actual_max_val) else "Actual: --"
+        # --- KẾT THÚC NÂNG CẤP ---
+
+
+        # Tạo 5 cột mới để hiển thị các metric
         col_t2, col_t3, col_t24, col_avg, col_max = st.columns(5)
-        # Tính Timestamp cho các dự báo điểm (T+2h và T+3h)
-        forecast_t2_ts = forecast_start_ts + pd.Timedelta(hours=1)
-        forecast_t3_ts = forecast_start_ts + pd.Timedelta(hours=2)
-        forecast_t24_ts = forecast_start_ts + pd.Timedelta(hours=23)
         
         # --- 1. Metric T+2h ---
         with col_t2:
             st.metric(
                 label=f"Forecast @ {forecast_t2_ts.strftime('%H:%M')} (T+2H)",
-                value=f"{t_plus_2h_value:.1f}°C"
+                value=f"{t_plus_2h_value:.1f}°C",
+                delta=delta_t2, # <-- THÊM MỚI
+                delta_color="off" # <-- THÊM MỚI
             )
         
         # --- 2. Metric T+3h ---
         with col_t3:
             st.metric(
                 label=f"Forecast @ {forecast_t3_ts.strftime('%H:%M')} (T+3H)",
-                value=f"{t_plus_3h_value:.1f}°C"
+                value=f"{t_plus_3h_value:.1f}°C",
+                delta=delta_t3, # <-- THÊM MỚI
+                delta_color="off" # <-- THÊM MỚI
             )
             
         # --- 3. Metric T+24h (Giữ lại để đối chiếu) ---
         with col_t24:
             st.metric(
                 label=f"Forecast @ {forecast_t24_ts.strftime('%H:%M')} (T+24H)",
-                value=f"{t_plus_24h_metric_value:.1f}°C"
+                value=f"{t_plus_24h_metric_value:.1f}°C",
+                delta=delta_t24, # <-- THÊM MỚI
+                delta_color="off" # <-- THÊM MỚI
             )
 
         # --- 4. Metric Average ---
         with col_avg:
-            st.metric(label="Next 24h Average Temp", value=f"{avg_temp:.1f}°C")
+            st.metric(
+                label="Next 24h Average Temp", 
+                value=f"{avg_temp:.1f}°C",
+                delta=delta_avg, # <-- THÊM MỚI
+                delta_color="off" # <-- THÊM MỚI
+            )
         
         # --- 5. Metric Max (Sử dụng bố cục ngang) ---
         with col_max:
-            st.metric(label="Next 24h Max Temp", value=f"{np.nanmax(predictions_24h):.1f}°C",
-                      delta="Peak Heat")
+            st.metric(
+                label="Next 24h Max Temp", 
+                value=f"{max_temp:.1f}°C", # max_temp là dự đoán
+                delta=delta_max, # delta_max là thực tế
+                delta_color="off" # <-- THAY THẾ "Peak Heat"
+            )
     
         
         # --- BẮT ĐẦU THAY THẾ BIỂU ĐỒ TAB 4 ---
@@ -887,17 +937,10 @@ with tab4:
 
         # 5.2 Graph: So sánh Dự báo vs Thực tế
         st.subheader("24-Hour Forecast vs. Actual Comparison")
-
-        # Lấy 'temp' (actual) cho 24 giờ TỚI
-        try:
-            future_actuals_df = hourly_data_df.loc[forecast_hourly_index]['temp']
-            actual_values_24h = future_actuals_df.values
-        except KeyError:
-            # Xảy ra nếu forecast_hourly_index vượt ra ngoài dữ liệu
-            actual_values_24h = [float('nan')] * len(predictions_24h)
-
-        # Kiểm tra xem có bất kỳ giá trị NaN nào không
-        is_partial_hourly_forecast = any(pd.isna(v) for v in actual_values_24h) or (len(actual_values_24h) < len(predictions_24h))
+        
+        # (Sử dụng lại actual_temps_24h_series và is_partial_hourly đã tính toán ở trên)
+        actual_values_24h = actual_temps_24h_series.values
+        is_partial_hourly_forecast = is_partial_hourly # Đổi tên biến cho nhất quán
 
         fig_comp_hourly = go.Figure()
             
@@ -907,7 +950,6 @@ with tab4:
             mode='lines+markers', name='24-Hour Forecast',
             line=dict(color='red', dash='dot')
         ))
-
         # 2. Chỉ thêm đường Thực tế (màu xanh) nếu có đủ dữ liệu
         if not is_partial_hourly_forecast:
             fig_comp_hourly.add_trace(go.Scatter(