Update app.py

app.py

@@ -82,12 +82,13 @@ except Exception:
 
 
 # ==========================
-# CSS (шрифт таблицы 80%)
+# CSS: уменьшение шрифта таблицы до ~80%
 # ==========================
 
 st.markdown(
     """
     <style>
+    /* уменьшение шрифта вокруг dataframes */
     div[data-testid="stDataFrame"] { font-size: 80% !important; }
     div[data-testid="stDataFrame"] * { font-size: 80% !important; }
 
@@ -122,6 +123,11 @@ def _safe_text(x: Any) -> str:
     return s
 
 
+def _safe_fragment(s: Any) -> str:
+    t = _safe_text(s).replace("#", " ").replace("\n", " ").strip()
+    return t
+
+
 def _norm_openalex_url(x: Any) -> str:
     s = _safe_text(x)
     if not s:
@@ -146,12 +152,6 @@ def _keyify(label: str) -> str:
     return "k_" + "".join(ch if ch.isalnum() else "_" for ch in label).strip("_")
 
 
-def _as_float_series(s: Any) -> pd.Series:
-    """Гарантирует float64 + NaN (никаких None / object)."""
-    out = pd.to_numeric(s, errors="coerce")
-    return out.astype("float64")
-
-
 # ==========================
 # ФИЛЬТРЫ (UI)
 # ==========================
@@ -258,7 +258,7 @@ def load_oa_enrichment() -> pd.DataFrame:
 
     for c in ["h_index", "i10_index", "works_count", "cited_by_count"]:
         if c in df.columns:
-            df[c] = pd.to_numeric(df[c], errors="coerce").astype("float64")
+            df[c] = pd.to_numeric(df[c], errors="coerce")
 
     keep = ["reg_norm", "openalex_url", "orcid_url", "h_index", "i10_index", "works_count", "cited_by_count"]
     keep = [c for c in keep if c in df.columns]
@@ -428,13 +428,18 @@ def build_result_df(results):
 
         protection_year = extract_year_int(meta.get("protection_date", None))
 
+        # ВАЖНО: используем author_org_short (fallback на author_org_name если вдруг короткого нет)
+        org_short = meta.get("author_org_short", None)
+        if org_short is None or (isinstance(org_short, float) and pd.isna(org_short)) or str(org_short).lower() in {"none", "nan"}:
+            org_short = meta.get("author_org_name", None)
+
         rows.append(
             {
                 "№": r["rank"],
                 "score": float(round(score, 4)),
                 "fio": meta.get("fio", None),
                 "title": meta.get("title", None),
-                "author_org_short": meta.get("author_org_short", None),
+                "author_org_short": org_short,
                 "dissertation_type": meta.get("dissertation_type", None),
                 "protection_year": protection_year,
                 "registration_number": meta.get("registration_number", reg),
@@ -472,10 +477,10 @@ def run_search(
         df_raw["openalex_url"] = _get("openalex_url", "").map(_norm_openalex_url)
         df_raw["orcid_url"] = _get("orcid_url", "").map(_norm_orcid_url)
 
-        df_raw["h_index"] = _as_float_series(_get("h_index", np.nan))
-        df_raw["i10_index"] = _as_float_series(_get("i10_index", np.nan))
-        df_raw["works_count"] = _as_float_series(_get("works_count", np.nan))
-        df_raw["cited_by_count"] = _as_float_series(_get("cited_by_count", np.nan))
+        df_raw["h_index"] = pd.to_numeric(_get("h_index", np.nan), errors="coerce").astype("float64")
+        df_raw["i10_index"] = pd.to_numeric(_get("i10_index", np.nan), errors="coerce").astype("float64")
+        df_raw["works_count"] = pd.to_numeric(_get("works_count", np.nan), errors="coerce").astype("float64")
+        df_raw["cited_by_count"] = pd.to_numeric(_get("cited_by_count", np.nan), errors="coerce").astype("float64")
     else:
         df_raw["openalex_url"] = ""
         df_raw["orcid_url"] = ""
@@ -484,36 +489,31 @@ def run_search(
         df_raw["works_count"] = np.nan
         df_raw["cited_by_count"] = np.nan
 
-    # UI: ФИО — текст; ORCID — отдельная безымянная ссылка (пусто если нет)
     fio_txt = df_raw["fio"].map(_safe_text)
-    orcid_link = df_raw["orcid_url"].map(_safe_text)
+    orcid_url = df_raw["orcid_url"].map(_safe_text)
+    fio_cell = np.where(orcid_url != "", orcid_url + "#" + fio_txt.map(_safe_fragment), fio_txt)
 
     title_txt = df_raw["title"].map(_safe_text)
     vak_link = df_raw["vak_link"].map(_safe_text)
+    title_cell = np.where(vak_link != "", vak_link + "#" + title_txt.map(_safe_fragment), title_txt)
 
     df_ui = pd.DataFrame(
         {
             "_rid": np.arange(len(df_raw)),
-            "Сходство": _as_float_series(df_raw["score"]),
-            " ": orcid_link,                 # безымянная колонка-ссылка (ORCID)
-            "ФИО": fio_txt,                  # всегда текст (не ссылка)
-            "  ": vak_link,                  # ещё одна безымянная колонка-ссылка (ВАК)
-            "Название диссертации": title_txt,  # всегда текст (не ссылка)
+            "Сходство": pd.to_numeric(df_raw["score"], errors="coerce").astype("float64"),
+            "ФИО": fio_cell,
+            "Название диссертации": title_cell,
+            # ВАЖНО: отображаем author_org_short
             "Организация": df_raw["author_org_short"].map(_safe_text),
-            "Год": _as_float_series(df_raw["protection_year"]),
+            "Год": pd.to_numeric(df_raw["protection_year"], errors="coerce").astype("float64"),
             "OpenAlex": df_raw["openalex_url"].map(_safe_text),
-            "h-index": _as_float_series(df_raw["h_index"]),
-            "i10-index": _as_float_series(df_raw["i10_index"]),
-            "Работ": _as_float_series(df_raw["works_count"]),
-            "Цитат": _as_float_series(df_raw["cited_by_count"]),
+            "h-index": df_raw["h_index"],
+            "i10-index": df_raw["i10_index"],
+            "Работ": df_raw["works_count"],
+            "Цитат": df_raw["cited_by_count"],
         }
     ).set_index("_rid", drop=True)
 
-    # гарантированно убрать "None" в текстовых колонках (если вдруг прилетело строкой)
-    for c in df_ui.select_dtypes(include=["object"]).columns:
-        df_ui[c] = df_ui[c].map(_safe_text)
-
-    # Excel
     df_excel_ru = df_raw.rename(columns=COLUMN_LABELS_RU_EXCEL)
     output = io.BytesIO()
     with pd.ExcelWriter(output, engine="xlsxwriter") as writer:
@@ -639,9 +639,7 @@ if isinstance(df_ui_saved, pd.DataFrame) and not df_ui_saved.empty:
         selection_mode="multi-row",
         column_order=[
             "Сходство",
-            " ",
             "ФИО",
-            "  ",
             "Название диссертации",
             "Организация",
             "Год",
@@ -653,34 +651,26 @@ if isinstance(df_ui_saved, pd.DataFrame) and not df_ui_saved.empty:
         ],
         column_config={
             "Сходство": st.column_config.NumberColumn("Сходство", format="%.4f", width="small"),
-
-            # ORCID: ссылка только если URL не пустой
-            " ": st.column_config.LinkColumn("",
-                                            display_text="ORCID",
-                                            width="small",
-                                            help="Профиль ORCID (если найден)."),
-
-            "ФИО": st.column_config.TextColumn("ФИО", width="medium"),
-
-            # ВАК: ссылка только если URL не пустой
-            "  ": st.column_config.LinkColumn("",
-                                             display_text="ВАК",
-                                             width="small",
-                                             help="Открыть запись на сайте ВАК (если есть ссылка)."),
-
-            "Название диссертации": st.column_config.TextColumn("Название диссертации", width="large"),
+            "ФИО": st.column_config.LinkColumn(
+                "ФИО",
+                display_text=r"(?:.*#)?(.*)$",
+                width="medium",
+                help="Если для автора найден ORCID — ФИО кликабельно и ведёт на ORCID.",
+            ),
+            "Название диссертации": st.column_config.LinkColumn(
+                "Название диссертации",
+                display_text=r"(?:.*#)?(.*)$",
+                width="large",
+                help="Если есть ссылка ВАК — название кликабельно и ведёт на ВАК.",
+            ),
             "Организация": st.column_config.TextColumn("Организация", width="large"),
-
             "Год": st.column_config.NumberColumn("Год", format="%.0f", width="small"),
-
             "OpenAlex": st.column_config.LinkColumn(
                 "OpenAlex",
                 display_text=r"https://openalex\.org/(A\d+)",
                 width="small",
                 help="Профиль автора в OpenAlex (если найден).",
             ),
-
-            # Форматирование + NaN => пустая ячейка; сортировка numeric
             "h-index": st.column_config.NumberColumn("h-index", format="%.0f", width="small"),
             "i10-index": st.column_config.NumberColumn("i10-index", format="%.0f", width="small"),
             "Работ": st.column_config.NumberColumn("Работ", format="%.0f", width="small"),
@@ -692,7 +682,6 @@ if isinstance(df_ui_saved, pd.DataFrame) and not df_ui_saved.empty:
     if sel is not None and sel.rows is not None:
         st.session_state.selected_rids = list(sel.rows)
 
-    # Компенсация отсутствия word-wrap: показываем полный текст выбранных строк
     if st.session_state.selected_rids:
         with st.expander("Полный текст (для выбранных строк)", expanded=False):
             for rid in st.session_state.selected_rids[:50]: