app.py

import gradio as gr
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import io
import PIL.Image

def process_excel_files(file1, file2):
    ファイル1 = pd.read_excel(file1.name)
    ファイル2 = pd.read_excel(file2.name)
    
    比較列名1 = ファイル1.columns[3]
    比較列名2 = ファイル2.columns[3]
    
    IDs1 = ファイル1.iloc[:, 0].values
    ラベル1 = ファイル1.iloc[:, 1].values
    データ1 = ファイル1.iloc[:, 3].values
    
    IDs2 = ファイル2.iloc[:, 0].values
    ラベル2 = ファイル2.iloc[:, 1].values
    データ2 = ファイル2.iloc[:, 3].values
    
    加工後df1 = pd.DataFrame({'id': IDs1,'label': ラベル1,'value': データ1    })
    加工後df2 = pd.DataFrame({'id': IDs2,'label': ラベル2,'value': データ2    })

    共通ID = set(IDs1).intersection(set(IDs2))
    
    if not 共通ID:
        return PIL.Image.new('RGB', (400, 200), color='white'), "エラー: 両ファイル間に共通のIDがありません。"
    
    ソート後df1 = 加工後df1[加工後df1['id'].isin(共通ID)].sort_values('id')
    ソート後df2 = 加工後df2[加工後df2['id'].isin(共通ID)].sort_values('id')
    
    # 同じIDの順序でデータを整列
    合体後df = pd.merge(ソート後df1, ソート後df2, on='id', suffixes=('_1', '_2'))
    
    # データを取得
    IDs = 合体後df['id'].values
    ラベル = 合体後df['label_1'].values  # ファイル1のラベルを使用
    値1 = 合体後df['value_1'].values
    値2 = 合体後df['value_2'].values
    差分 = 値2 - 値1
    
    # グラフ用にラベルを短縮（長すぎる場合）
    short_labels = [str(label)[:15] + '...' if len(str(label)) > 15 else str(label) for label in ラベル]
    
    # 可視化
    図表, ( ax3,ax1, ax2) = plt.subplots(3, 1, figsize=(12, 18))
    
    # X軸インデックス
    x = np.arange(len(IDs))
    width = 0.8

    ########################################################################################### 増減の可視化
    colors = ['red' if x < 0 else 'green' for x in 差分]
    bars3 = ax3.bar(x, 差分, width, color=colors, alpha=0.7)
    ax3.set_title('diff : file1 >> file2')
    ax3.set_ylabel('Difference')
    ax3.set_xticks(x)
    # ラベルを垂直（90度）に変更
    ax3.set_xticklabels(short_labels, rotation=90, ha='center', va='top')
    ax3.axhline(y=0, color='black', linestyle='-', alpha=0.5)
    ax3.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7, axis='y')
    
    # 値をバーの上または下に表示
    for bar in bars3:
        height = bar.get_height()
        y_pos = height + 0.1 if height >= 0 else height - 0.3
        ax3.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., y_pos,
                f'{height:.2f}', ha='center', va='bottom', rotation=0, fontsize=8)
    
    ########################################################################################### # ファイル1のデータ（元データ）
    bars1 = ax1.bar(x, 値1, width, color='blue', alpha=0.7)
    ax1.set_title(f'file1')
    ax1.set_ylabel('Value')
    ax1.set_xticks(x)

    # ラベルを垂直（90度）に変更
    ax1.set_xticklabels(short_labels, rotation=90, ha='center', va='top')
    ax1.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7, axis='y')
    
    # 値をバーの上に表示
    for bar in bars1:
        height = bar.get_height()
        ax1.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height + 0.1,
                f'{height:.2f}', ha='center', va='bottom', rotation=0, fontsize=8)

    ###########################################################################################  ファイル2のデータ
    bars2 = ax2.bar(x, 値2, width, color='green', alpha=0.7)
    ax2.set_title(f'file2')
    ax2.set_ylabel('Value')
    ax2.set_xticks(x)

    # ラベルを垂直（90度）に変更
    ax2.set_xticklabels(short_labels, rotation=90, ha='center', va='top')
    ax2.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7, axis='y')
    
    # 値をバーの上に表示
    for bar in bars2:
        height = bar.get_height()
        ax2.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height + 0.1,
                f'{height:.2f}', ha='center', va='bottom', rotation=0, fontsize=8)
    
    
    # 下部に余白を追加して、垂直ラベルのためのスペースを確保
    plt.subplots_adjust(bottom=0.15)
    plt.tight_layout()
    
    # 画像をバイト列に変換してPIL Imageに変換
    buf = io.BytesIO()
    plt.savefig(buf, format='png', dpi=100)
    buf.seek(0)
    画像 = PIL.Image.open(buf)
    
    統計 = {
        "比較した項目数": len(IDs),
        "増加した項目数": sum(0<差分),
        "減少した項目数": sum(差分<0),
        "最大の増加": int(np.max(差分)*100)/100 if len(差分[0<差分]) > 0 else 0,
        "最大の減少": int(np.min(差分)*100)/100 if len(差分[差分<0]) > 0 else 0,
    }
    
    変化量データ = [{"id": IDs[i], "ラベル": ラベル[i], "変化量": 差分[i]}for i in range(len(IDs))]
    変化量プラス = sorted([item for item in 変化量データ if item["変化量"] > 0],key=lambda x: x["変化量"], reverse=True)
    変化量マイナス = sorted([item for item in 変化量データ if item["変化量"] < 0],key=lambda x: x["変化量"])    
    分析結果 = "\n".join([f"{k}: {v}" for k, v in 統計.items()])    
    分析結果 += "\n\n最も変化の大きいプラス 5件:\n"
    for item in 変化量プラス[:5]:        分析結果 += f"{item['変化量']:.2f}  :  {item['ラベル']} \n"
    分析結果 += "\n最も変化の大きいマイナス 5件:\n"
    for item in 変化量マイナス[:5]:        分析結果 += f"{item['変化量']:.2f}  :  {item['ラベル']} \n"
    
    plt.close(図表)  # 図を閉じてメモリリーク防止
    return 画像, 分析結果

# Gradioインターフェースの作成
with gr.Blocks(title="Excelファイル比較アプリ") as app:
    gr.Markdown("# Excelファイル比較ツール")
    gr.Markdown("2つのExcelファイルをアップロードし、4列目のデータの増減を可視化します。")
    with gr.Row():
        比較元 = gr.File(label="比較元Excelファイル")
        比較先 = gr.File(label="比較先Excelファイル")

    with gr.Row():
        画像出力 = gr.Image(label="比較結果グラフ")
        統計出力 = gr.Textbox(label="統計情報", lines=12)
        
    比較開始ボタン = gr.Button("比較開始")
    比較開始ボタン.click( fn=process_excel_files,        inputs=[比較元, 比較先],        outputs=[画像出力, 統計出力]    )
    
if __name__ == "__main__":
    app.launch(share=True)  # 公開リンクを生成するためにshare=Trueを設定