Update app.py

app.py

@@ -1133,30 +1133,50 @@ def create_comparison_visualizations(result_df, selected_models, target_columns,
                 st.info("ℹ️ Нет данных для статистического анализа")
         
         with viz_tab3:
-            # Детальный анализ
+            # Детальный анализ - ИСПРАВЛЕННАЯ ВЕРСИЯ
             st.markdown("#### 🔍 Детальный анализ предсказаний")
             
-            # Выбор строки для детального анализа
-            if len(result_df) > 0:
-                # Создаем описания для выпадающего списка
+            # Проверяем, что result_df не пустой и есть данные для анализа
+            if len(result_df) == 0:
+                st.info("ℹ️ Нет данных для детального анализа")
+                return
+                
+            try:
+                # Создаем безопасные описания для выпадающего списка
                 options = []
                 for i in range(len(result_df)):
                     try:
-                        sample = str(result_df.iloc[i]['sample'])
-                        time_min = float(result_df.iloc[i]['time_min'])
-                        temperature_c = float(result_df.iloc[i]['temperature_c'])
-                        description = f"Запись {i+1}: {sample} - t={time_min:.1f}мин, T={temperature_c:.1f}°C"
+                        # Безопасное извлечение данных с проверкой наличия колонок
+                        sample = "Неизвестно"
+                        time_min = "N/A"
+                        temperature_c = "N/A"
+                        
+                        if 'sample' in result_df.columns:
+                            sample_val = result_df.iloc[i]['sample']
+                            sample = str(sample_val) if pd.notna(sample_val) else "Неизвестно"
+                            
+                        if 'time_min' in result_df.columns:
+                            time_val = result_df.iloc[i]['time_min']
+                            time_min = f"{float(time_val):.1f}" if pd.notna(time_val) else "N/A"
+                            
+                        if 'temperature_c' in result_df.columns:
+                            temp_val = result_df.iloc[i]['temperature_c']
+                            temperature_c = f"{float(temp_val):.1f}" if pd.notna(temp_val) else "N/A"
+                        
+                        description = f"Запись {i+1}: {sample} - t={time_min}мин, T={temperature_c}°C"
                         options.append((i, description))
-                    except (KeyError, ValueError, TypeError):
-                        options.append((i, f"Запись {i+1}"))
+                    except Exception as e:
+                        # Если произошла ошибка, создаем базовое описание
+                        options.append((i, f"Запись {i+1} (ошибка формата)"))
                 
+                # Создаем выпадающий список
                 selected_row_idx = st.selectbox(
                     "Выберите запись для детального анализа:",
                     options=[opt[0] for opt in options],
                     format_func=lambda x: next((opt[1] for opt in options if opt[0] == x), f"Запись {x+1}")
                 )
                 
-                if selected_row_idx is not None:
+                if selected_row_idx is not None and 0 <= selected_row_idx < len(result_df):
                     row_data = result_df.iloc[selected_row_idx]
                     
                     # Создаем график сравнения предсказаний для выбранной строки
@@ -1174,7 +1194,8 @@ def create_comparison_visualizations(result_df, selected_models, target_columns,
                                             'Значение': float(value),
                                             'Цвет': AVAILABLE_MODELS[model]['color']
                                         })
-                                    except (TypeError, ValueError):
+                                    except (TypeError, ValueError) as e:
+                                        st.warning(f"Не удалось преобразовать значение для {model}_{target}: {value}")
                                         continue
                     
                     if comparison_data:
@@ -1191,34 +1212,58 @@ def create_comparison_visualizations(result_df, selected_models, target_columns,
                         )
                         
                         st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+                    else:
+                        st.info("ℹ️ Нет данных предсказаний для выбранной записи")
                     
-                    # Показываем детальные значения
+                    # Показываем детальные значения в таблице
                     st.markdown("#### 📋 Численные значения предсказаний")
                     detail_data = []
+                    
                     for target in target_columns:
                         try:
                             row_detail = {'Целевая переменная': TARGET_DESCRIPTIONS[target]['name']}
+                            
+                            # Добавляем предсказания каждой модели
                             for model in selected_models:
                                 col_name = f'{model}_{target}'
                                 if col_name in result_df.columns:
                                     value = row_data[col_name]
                                     if pd.notna(value):
-                                        row_detail[model] = f"{float(value):.2f}"
+                                        try:
+                                            row_detail[model] = f"{float(value):.2f}"
+                                        except (TypeError, ValueError):
+                                            row_detail[model] = 'Ошибка'
                                     else:
                                         row_detail[model] = 'N/A'
                             
                             # Добавляем оригинальное значение если есть
                             orig_col = f'original_{target}'
                             if orig_col in result_df.columns and pd.notna(row_data[orig_col]):
-                                row_detail['Оригинальное значение'] = f"{float(row_data[orig_col]):.2f}"
+                                try:
+                                    row_detail['Оригинальное значение'] = f"{float(row_data[orig_col]):.2f}"
+                                except (TypeError, ValueError):
+                                    row_detail['Оригинальное значение'] = 'Ошибка'
                             
                             detail_data.append(row_detail)
-                        except (KeyError, TypeError, ValueError):
+                        except Exception as e:
+                            st.warning(f"Ошибка обработки целевой переменной {target}: {e}")
                             continue
                     
                     if detail_data:
                         detail_df = pd.DataFrame(detail_data)
                         st.dataframe(detail_df, width='stretch')
+                    else:
+                        st.info("ℹ️ Нет детальных данных для отображения")
+                        
+                else:
+                    st.error("❌ Выбрана некорректная запись для анализа")
+                    
+            except Exception as e:
+                st.error(f"❌ Ошибка в детальном анализе: {str(e)}")
+                st.markdown('<div class="error-box">', unsafe_allow_html=True)
+                st.error("**Детали ошибки:**")
+                st.code(traceback.format_exc())
+                st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
         
         with viz_tab4:
             # Вкладка с метриками качества
@@ -1339,7 +1384,7 @@ def create_comparison_visualizations(result_df, selected_models, target_columns,
         st.error("**Детали ошибки:**")
         st.code(traceback.format_exc())
         st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
-
+        
 # Также обновите функцию display_metrics_dashboard:
 
 def display_metrics_dashboard(all_metrics, selected_models):