app.py

import pandas as pd
import gradio as gr

# 支援が必要な児童生徒を抽出する関数
def extract_support_needed(file):
    df = pd.read_csv(file.name)
    support_needed = df[df['attendance_rate'] < 80]

    def suggest_support(row):
        if row['attendance_rate'] < 45:
            return '個別指導が必要'
        elif row['attendance_rate'] < 55:
            return 'カウンセリングを提案'
        else:
            return '支援不要'

    support_needed['support_suggestion'] = support_needed.apply(suggest_support, axis=1)
    return support_needed[['student_id', 'student_name', 'attendance_rate', 'support_suggestion']]

# Gradioインターフェースの作成
interface = gr.Interface(
    fn=extract_support_needed,
    inputs=gr.File(label="スクリーニングシート（CSVファイル）をアップロード"),
    outputs=gr.Dataframe(label="支援が必要な児童生徒")
)

# インターフェースの起動
interface.launch()