Update app.py

app.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-# app.py  (Folium + 無料タイル / File配信 / 発電設備区分で色分け)
+# app.py  (Folium + 無料タイル / File配信 / 発電設備区分で色分け / CF表示名を「発電出力（kW）」に統一)
 # pip install folium gradio pandas numpy requests openpyxl
 
 import os
@@ -141,16 +141,13 @@ _BASE_PALETTE = [
 ]
 
 def _build_category_palette(labels: pd.Series) -> dict:
-    """カテゴリ→色 のマッピングを生成。カテゴリが多い場合はHSLで追加生成。"""
     labels = pd.Series(labels).astype(str).fillna("その他/不明").replace({"nan":"その他/不明","None":"その他/不明"})
     uniq = list(pd.unique(labels))
     mapping = {}
-    # まず固定パレット
     for i, lab in enumerate(uniq):
         if i < len(_BASE_PALETTE):
             mapping[lab] = _BASE_PALETTE[i]
         else:
-            # HSLで追加（色相ずらし）
             h = (i * 37) % 360
             mapping[lab] = f"hsl({h},70%,45%)"
     return mapping
@@ -181,22 +178,21 @@ def _build_folium_map_html(df_points: pd.DataFrame, base_name: str, cat_col: str
         center_lon = float(df_valid["lon"].median())
         zoom = 6
 
-    # ベースマップ（複数切替）
+    # ベースマップ
     m = folium.Map(location=[center_lat, center_lon], zoom_start=zoom, control_scale=True, tiles=None)
     for name, url in TILE_CATALOG.items():
         folium.TileLayer(tiles=url, name=name, attr=f"© {name}", overlay=False, control=True, max_zoom=20).add_to(m)
 
-    # カテゴリ列の用意
+    # カテゴリ列
     if cat_col and (cat_col in df_points.columns):
         cats = df_points[cat_col].astype("string").fillna("その他/不明")
     else:
         cat_col = "(区分なし)"
         cats = pd.Series(["その他/不明"] * len(df_points))
 
-    # パレット生成
     palette = _build_category_palette(cats)
 
-    # マーカーのサイズ（CFで可変）
+    # マーカーのサイズ（内部的には CF を使用）
     if "CF" in df_valid.columns and df_valid["CF"].notna().any():
         cf = df_valid["CF"].clip(lower=0)
         cf_norm = (cf - cf.min()) / (cf.max() - cf.min() + 1e-9)
@@ -214,7 +210,7 @@ def _build_folium_map_html(df_points: pd.DataFrame, base_name: str, cat_col: str
 
         popup_html = (
             f"<b>住所:</b> {addr}<br>"
-            f"<b>CF:</b> {'' if pd.isna(cfv) else cfv}<br>"
+            f"<b>発電出力（kW）:</b> {'' if pd.isna(cfv) else cfv}<br>"
             f"<b>{cat_col}:</b> {catv}"
         )
 
@@ -229,7 +225,7 @@ def _build_folium_map_html(df_points: pd.DataFrame, base_name: str, cat_col: str
             popup=folium.Popup(popup_html, max_width=320),
         ).add_to(m)
 
-    # 凡例を追加
+    # 凡例
     legend_html = _build_legend_html(cat_col, palette)
     m.get_root().html.add_child(Element(legend_html))
 
@@ -238,14 +234,14 @@ def _build_folium_map_html(df_points: pd.DataFrame, base_name: str, cat_col: str
 
 def _rewrite_leaflet_cdn(html_text: str, host: str) -> str:
     """
-    Folium が出力する Leaflet の CDN（通常 jsDelivr）を、必要に応じて置換。
-    SRI不整合を避けるため integrity/crossorigin を除去する。
+    Folium が出力する Leaflet の CDN（通常 jsDelivr）を必要に応じて置換。
+    SRI不整合を避けるため integrity/crossorigin を除去。
     """
     html_text = re.sub(r'\sintegrity="[^"]+"', "", html_text)
     html_text = re.sub(r'\scrossorigin="[^"]+"', "", html_text)
 
     if host == "jsdelivr":
-        return html_text  # 置換しない
+        return html_text
     elif host == "cdnjs":
         html_text = html_text.replace(
             "https://cdn.jsdelivr.net/npm/leaflet@", "https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/leaflet/"
@@ -281,13 +277,13 @@ def _parse_indexer(x):
 def run(excel_file, sheet_name, header_row, address_col, power_col, category_col, use_inet, base_name, leaflet_cdn):
     # Excel 読み込み
     if excel_file is None or not hasattr(excel_file, "name"):
-        table_df = pd.DataFrame(columns=["address_input", "CF", "lat", "lon", category_col or "発電設備区分"])
+        table_df = pd.DataFrame(columns=["address_input", "発電出力（kW）", "lat", "lon", category_col or "発電設備区分"])
         return ("Excelファイルを指定してください。", table_df, "", None)
 
     try:
         df = pd.read_excel(excel_file.name, sheet_name=sheet_name, header=int(header_row))
     except Exception as e:
-        empty_df = pd.DataFrame(columns=["address_input", "CF", "lat", "lon", category_col or "発電設備区分"])
+        empty_df = pd.DataFrame(columns=["address_input", "発電出力（kW）", "lat", "lon", category_col or "発電設備区分"])
         return (f"Excel の読み込みに失敗しました: {e}", empty_df, "", None)
 
     # 列参照（番号/名前の両対応）
@@ -299,7 +295,7 @@ def run(excel_file, sheet_name, header_row, address_col, power_col, category_col
             cat_series = df.iloc[:, category_col] if isinstance(category_col, int) else df[category_col]
         except Exception:
             cat_series = pd.Series([np.nan] * len(df))
-            category_col = "発電設備区分"  # 名称だけ維持
+            category_col = "発電設備区分"
     else:
         cat_series = pd.Series([np.nan] * len(df))
         category_col = "発電設備区分"
@@ -307,26 +303,31 @@ def run(excel_file, sheet_name, header_row, address_col, power_col, category_col
     addresses = addr_series.astype(str).tolist()
     cfs       = cf_series.tolist()
 
-    # ジオコーディング
+    # ジオコーディング（内部列名は CF のまま）
     geo_df = geocode_with_cache(addresses, cfs, use_internet=bool(use_inet))
-    # 出力テーブル（区分列も付与）
+
+    # 表示用に列名を日本語化（地図生成には内部の CF を使用するので別DataFrame）
     table_df = geo_df.copy()
     table_df[category_col] = cat_series.values
+    display_df = table_df.rename(columns={"CF": "発電出力（kW）"})
 
     # 地図HTML生成 → CDN書換 → 実ファイル保存 → File出力
     try:
-        html_text = _build_folium_map_html(table_df, base_name=base_name, cat_col=category_col)
+        html_text = _build_folium_map_html(table_df, base_name=base_name, cat_col=category_col)  # ← CF列は内部名のまま使用
         html_text = _rewrite_leaflet_cdn(html_text, host=leaflet_cdn)
         map_file_path = _save_map_html_file(html_text)
 
         msg = (
             "✅ 地図HTMLを生成しました。下の **地図HTMLファイル** をクリックして新規タブで開いてください。\n"
-            "色＝「発電設備区分」（UIで列名変更可）、サイズ＝CF（任意列）です。"
+            "色＝「発電設備区分」、サイズ＝「発電出力（kW）」です。"
         )
-        info = f"ポイント数（有効座標）: {int(table_df[['lat','lon']].dropna().shape[0])} / {len(table_df)}"
-        return (msg, table_df[["address_input","CF","lat","lon",category_col]], info, map_file_path)
+        info = f"ポイント数（有効座標）: {int(display_df[['lat','lon']].dropna().shape[0])} / {len(display_df)}"
+        # 表示テーブルの列順
+        disp_cols = ["address_input", "発電出力（kW）", "lat", "lon", category_col]
+        return (msg, display_df[disp_cols], info, map_file_path)
     except Exception as e:
-        return (f"地図描画に失敗しました: {e}", table_df[["address_input","CF","lat","lon",category_col]], "", None)
+        disp_cols = ["address_input", "発電出力（kW）", "lat", "lon", category_col]
+        return (f"地図描画に失敗しました: {e}", display_df[disp_cols], "", None)
 
 # ----------------------------
 # Gradio UI
@@ -335,7 +336,7 @@ with gr.Blocks(title="Excel住所 → Folium（無料タイル・File配信・
     gr.Markdown(
         "## Excelの住所を国土地理院APIでジオコーディング → Folium（Leaflet）で地図表示（無料タイル・Mapbox不要）\n"
         "- 地図は **実ファイル(.html)** として配信します（CSPが厳しい環境でもOK）。\n"
-        "- 色＝**発電設備区分**、サイズ＝**CF**。タイル＝地理院/OSM、CDNは必要に応じて切替できます。"
+        "- **色＝発電設備区分、サイズ＝発電出力（kW）**。タイル＝地理院/OSM、CDNは必要に応じて切替できます。"
     )
 
     with gr.Row():
@@ -346,8 +347,8 @@ with gr.Blocks(title="Excel住所 → Folium（無料タイル・File配信・
         header_row = gr.Number(label="ヘッダー行番号（0始まり）", value=2, precision=0)
 
     with gr.Row():
-        address_col = gr.Textbox(label="住所列（列名 or 0始まり列番号）", value="発電設備の所在地")
-        power_col   = gr.Textbox(label="CF列（任意：列名 or 0始まり列番号）", value="発電出力（kW）")
+        address_col  = gr.Textbox(label="住所列（列名 or 0始まり列番号）", value="発電設備の所在地")
+        power_col    = gr.Textbox(label="発電出力（kW）の列（列名 or 0始まり列番号）", value="発電出力（kW）")
         category_col = gr.Textbox(label="区分列（色分け：列名 or 0始まり列番号）", value="発電設備区分")
 
     with gr.Row():
@@ -361,7 +362,7 @@ with gr.Blocks(title="Excel住所 → Folium（無料タイル・File配信・
     run_btn = gr.Button("描画")
 
     out_html  = gr.HTML(label="案内メッセージ")
-    out_table = gr.Dataframe(label="ジオコーディング結果（住所・CF・緯度・経度・区分）", wrap=True)
+    out_table = gr.Dataframe(label="ジオコーディング結果（住所・発電出力（kW）・緯度・経度・区分）", wrap=True)
     out_info  = gr.Textbox(label="メタ情報", lines=2)
     out_file  = gr.File(label="地図HTMLファイル（クリックで開く／ダウンロード）")