Update app.py

app.py

@@ -66,21 +66,17 @@ def save_to_gsheet(name, student_id, major, prediction, semester_data, sheet_nam
     # Get the current date and time
     now = datetime.now()
     current_time = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
-
+    
     # Ensure prediction is in the expected format (0 or 1)
     if isinstance(prediction, np.ndarray):
         prediction = int(prediction[0])  # Convert to int if it's ndarray
+    
     elif isinstance(prediction, np.int64):
         prediction = int(prediction)  # Convert np.int64 to int
-
-    # Flatten semester data to individual columns for each semester
-    # Ensure all data points are included, considering the structure varies by model
-    # For 'full' model, semester_data has 9 values per semester * 6 semesters = 54 values
-    # For 'important' model, semester_data has 3 values per semester * 6 semesters = 18 values
-    # We need to handle both cases for saving. Pad with empty strings if using the simple model data for the full sheet structure.
     
+    # Flatten semester data to individual columns for each semester
     semester_data_flat = [str(val) for val in semester_data]  # Convert all semester data values to strings
-
+    
     # Create a data row to insert into the sheet
     data_row = [name, student_id, major, prediction, current_time] + semester_data_flat
 
@@ -94,316 +90,186 @@ def save_to_gsheet(name, student_id, major, prediction, semester_data, sheet_nam
     # Get all values from the sheet to check if the first row is empty (i.e., headers not created yet)
     all_values = sheet.get_all_values()
 
-    # Define headers based on sheet name (model type)
-    if sheet_name == "Trang tính1": # Full model sheet
-         expected_cols = 5 + (9 * 6) # 5 personal + 9 features per semester * 6 semesters
-         headers = ["Họ và tên", "MSV", "Khoa", "Dự báo", "Thời gian"] + [
+    # If the sheet is empty or if headers are missing, insert headers
+    if not all_values or len(all_values[0]) != (len(semester_data_flat) + 5):  # Ensure number of columns matches
+        headers = ["Họ và tên", "MSV", "Khoa", "Dự báo", "Thời gian"] + [
             f"Số môn không thi - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
             f"Số tín chỉ không thi - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
             f"Số tín chỉ nợ - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
             f"Số môn không đạt - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
+            f"Số tín chỉ qua môn - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
             f"Tổng tín chỉ học kỳ - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
             f"Số môn học kỳ - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
             f"Số môn đạt - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
             f"GPA - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
             f"Xếp loại - HK{i+1}" for i in range(6)]
-    elif sheet_name == "Trang tính2": # Important features model sheet
-         expected_cols = 5 + (3 * 6) # 5 personal + 3 features per semester * 6 semesters
-         headers = ["Họ và tên", "MSV", "Khoa", "Dự báo", "Thời gian"] + [
-            f"Số tín chỉ đạt - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
-            f"Số tín chỉ nợ - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
-            f"Điểm trung bình - HK{i+1}" for i in range(6)]
-    else: # Fallback or other sheets
-        expected_cols = 5 + len(semester_data_flat)
-        headers = ["Họ và tên", "MSV", "Khoa", "Dự báo", "Thời gian"] + [f"Data Col {i+1}" for i in range(len(semester_data_flat))]
-
-    # If the sheet is empty or if headers are missing or mismatched column count, insert headers
-    if not all_values or len(all_values[0]) != expected_cols:
-        # Clear existing content if columns don't match to prevent misalignment
-        if all_values:
-             sheet.clear()
-        sheet.append_row(headers)  # Create headers if missing or mismatch
-
-    # Pad data_row with empty strings if it doesn't match the expected columns (e.g., saving simple data to full sheet)
-    # Or truncate if somehow too long (less likely)
-    if len(data_row) < expected_cols:
-        data_row.extend([''] * (expected_cols - len(data_row)))
-    elif len(data_row) > expected_cols:
-        data_row = data_row[:expected_cols]
-
+        
+        sheet.append_row(headers)  # Create headers if missing
+    
     # Append data to the sheet
     sheet.append_row(data_row)
 
+
 # ===== List all sheet names =====
-def list_sheet_names(sheet_id):
-    client = get_gsheet_client()
-    sheet = client.open_by_key(sheet_id)
-    # List all sheet names
-    sheet_names = [worksheet.title for worksheet in sheet.worksheets()]
-    return sheet_names
+# def list_sheet_names(sheet_id):
+#     client = get_gsheet_client()
+#     sheet = client.open_by_key(sheet_id)
+    
+#     # List all sheet names
+#     sheet_names = [worksheet.title for worksheet in sheet.worksheets()]
+#     return sheet_names
+
+
 
 # ===== HEADER =====
-st.markdown("🎓 DỰ ĐOÁN KHẢ NĂNG TỐT NGHIỆP ĐÚNG HẠN", unsafe_allow_html=True)
-st.markdown("Áp dụng cho sinh viên năm 3", unsafe_allow_html=True)
+st.markdown("<h1 style='text-align: center; color: #003366;'>🎓 DỰ ĐOÁN KHẢ NĂNG TỐT NGHIỆP ĐÚNG HẠN</h1>", unsafe_allow_html=True)
+st.markdown("<h4 style='text-align: center; color: #666;'>Áp dụng cho sinh viên năm 3</h4>", unsafe_allow_html=True)
 st.write("---")
 
 # ===== SIDEBAR: chọn mô hình =====
 model_type = st.sidebar.selectbox("🧠 Chọn mô hình dự báo:", ["Dùng toàn bộ đặc trưng", "Dùng đặc trưng quan trọng"])
 
-# ===== Giao diện nhập ví dụ và thông tin cá nhân (using columns) =====
+# ===== Giao diện nhập ví dụ =====
 st.subheader("🔢 Chọn ví dụ mẫu hoặc nhập thông tin cá nhân")
 
-# Define example data
+sample_option = st.selectbox("📝 Chọn ví dụ:", ["Không ví dụ", "Dùng ví dụ mẫu ngành Công nghệ thông tin", "Dùng ví dụ mẫu ngành Kinh tế"])
+
+# ===== Ví dụ mẫu cho mô hình "Dùng toàn bộ dữ liệu" =====
 sample_cntt_example_full = {
     "name": "Nguyễn Văn A",
     "student_id": "10117367",
     "major": "Công nghệ thông tin",
     "semester_data": [
-        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 8.73, 0, # HK1
-        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 8.19, 0, # HK2
-        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 7.90, 0, # HK3
-        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 8.19, 0, # HK4
-        0, 0, 0, 0, 19, 7, 6, 8.18, 0, # HK5
-        0, 0, 5, 2, 19, 7, 5, 7.10, 1  # HK6
+        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 8.73, 0,
+        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 8.19, 0,
+        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 7.90, 0,
+        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 8.19, 0,
+        0, 0, 0, 0, 19, 7, 6, 8.18, 0,
+        0, 0, 5, 2, 19, 7, 5, 7.10, 1
     ]
 }
 
-sample_kinhte_example_full = {
-    "name": "Trần Thị C",
-    "student_id": "11418093",
+# ===== Ví dụ mẫu cho mô hình "Dùng mô hình đơn giản" =====
+# ===== Ví dụ cho mô hình "Dùng mô hình đơn giản" cho Kinh tế =====
+sample_kinhte_example_simple = {
+    "name": "Trần Thị B",
+    "student_id": "11418092",
     "major": "Kinh tế",
     "semester_data": [
-        0, 0, 0, 0, 16, 6, 6, 7.00, 1, # HK1
-        0, 0, 0, 0, 18, 7, 7, 8.20, 1, # HK2
-        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 7.80, 1, # HK3
-        0, 0, 0, 0, 17, 7, 6, 7.90, 1, # HK4
-        0, 0, 0, 0, 19, 8, 5, 8.10, 0, # HK5
-        0, 0, 8, 2, 19, 7, 6, 7.30, 1  # HK6
+        17, 7, 7.64,  # Học kỳ 1: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        17, 7, 7.19,  # Học kỳ 2: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        17, 7, 6.94,  # Học kỳ 3: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        17, 7, 7.19,  # Học kỳ 4: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        19, 7, 7.65,  # Học kỳ 5: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        19, 7, 7.49   # Học kỳ 6: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
     ]
 }
 
+
+# ===== Ví dụ cho mô hình "Dùng mô hình đơn giản" cho CNTT =====
+# ===== Ví dụ cho mô hình "Dùng mô hình đơn giản" cho CNTT =====
 sample_cntt_example_simple = {
     "name": "Nguyễn Văn B",
     "student_id": "10117368",
     "major": "Công nghệ thông tin",
     "semester_data": [
-        15, 8, 7.50,  # HK1: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
-        17, 7, 8.10,  # HK2: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
-        18, 7, 7.90,  # HK3: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
-        17, 7, 7.80,  # HK4: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
-        19, 8, 8.30,  # HK5: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
-        19, 7, 7.20   # HK6: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        15, 8, 7.50,  # Học kỳ 1: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        17, 7, 8.10,  # Học kỳ 2: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        18, 7, 7.90,  # Học kỳ 3: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        17, 7, 7.80,  # Học kỳ 4: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        19, 8, 8.30,  # Học kỳ 5: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        19, 7, 7.20   # Học kỳ 6: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
     ]
 }
 
-sample_kinhte_example_simple = {
-    "name": "Trần Thị B",
-    "student_id": "11418092",
+# ===== Ví dụ cho mô hình "Dùng mô hình đơn giản" cho Kinh tế =====
+sample_kinhte_example_full = {
+    "name": "Trần Thị C",
+    "student_id": "11418093",
     "major": "Kinh tế",
     "semester_data": [
-        17, 7, 7.64,  # HK1: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
-        17, 7, 7.19,  # HK2: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
-        17, 7, 6.94,  # HK3: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
-        17, 7, 7.19,  # HK4: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
-        19, 7, 7.65,  # HK5: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
-        19, 7, 7.49   # HK6: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        0, 0, 0, 0, 16, 6, 6, 7.00, 1,
+        0, 0, 0, 0, 18, 7, 7, 8.20, 1,
+        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 7.80, 1,
+        0, 0, 0, 0, 17, 7, 6, 7.90, 1,
+        0, 0, 0, 0, 19, 8, 5, 8.10, 0,
+        0, 0, 8, 2, 19, 7, 6, 7.30, 1
     ]
 }
 
-
-# Use columns for layout
-col_sample, col_name, col_id, col_major = st.columns([0.3, 0.3, 0.2, 0.2]) # Adjust column widths as needed
-
-with col_sample:
-    sample_option = st.selectbox("📝 Chọn ví dụ:", ["Không ví dụ", "Dùng ví dụ mẫu ngành Công nghệ thông tin", "Dùng ví dụ mẫu ngành Kinh tế"])
-
-# Determine default values based on sample_option BEFORE creating text_inputs and selectbox
-default_name = ""
-default_student_id = ""
-default_major_index = 0 # Default to CNTT
-
+# ===== Thông tin cá nhân =====
 if sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Công nghệ thông tin":
-    if model_type == "Dùng toàn bộ đặc trưng":
-        default_name = sample_cntt_example_full["name"]
-        default_student_id = sample_cntt_example_full["student_id"]
-        # default_major_index is already 0 for CNTT
-    else: # Dùng đặc trưng quan trọng
-         default_name = sample_cntt_example_simple["name"]
-         default_student_id = sample_cntt_example_simple["student_id"]
-         # default_major_index is already 0 for CNTT
-
+    name = st.text_input("👤 Họ và tên", value=sample_cntt_example_full["name"])
+    student_id = st.text_input("🎓 Mã sinh viên", value=sample_cntt_example_full["student_id"])
+    major = st.selectbox("📚 Ngành học", ["Công nghệ thông tin", "Kinh tế"], index=0)
 elif sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Kinh tế":
-    if model_type == "Dùng toàn bộ đặc trưng":
-        default_name = sample_kinhte_example_full["name"]
-        default_student_id = sample_kinhte_example_full["student_id"]
-        default_major_index = 1 # Index for Kinh tế
-    else: # Dùng đặc trưng quan trọng
-        default_name = sample_kinhte_example_simple["name"]
-        default_student_id = sample_kinhte_example_simple["student_id"]
-        default_major_index = 1 # Index for Kinh tế
-
-# Place inputs in columns using determined default values
-with col_name:
-    name = st.text_input("👤 Họ và tên", value=default_name)
-
-with col_id:
-    student_id = st.text_input("🎓 Mã sinh viên", value=default_student_id)
-
-with col_major:
-    major = st.selectbox("📚 Ngành học", ["Công nghệ thông tin", "Kinh tế"], index=default_major_index)
-
+    name = st.text_input("👤 Họ và tên", value=sample_kinhte_example_simple["name"])
+    student_id = st.text_input("🎓 Mã sinh viên", value=sample_kinhte_example_simple["student_id"])
+    major = st.selectbox("📚 Ngành học", ["Công nghệ thông tin", "Kinh tế"], index=1)
+else:
+    name = st.text_input("👤 Họ và tên")
+    student_id = st.text_input("🎓 Mã sinh viên")
+    major = st.selectbox("📚 Ngành học", ["Công nghệ thông tin", "Kinh tế"])
 
 st.write("---")
 
 # ===== Nhập thông tin học kỳ =====
 def input_semester(semester_label, default_values=None):
-    # Ensure default_values is a list of the correct length (9) or None
-    if default_values is None or len(default_values) != 9:
-         default_values = [0] * 9 # Provide default zeros if not provided or length mismatch
-
     with st.expander(f"📖 {semester_label}", expanded=True):
         col1, col2 = st.columns(2)
         with col1:
-            somon0thi = st.number_input("Số môn không thi", 0, value=default_values[0], key=f"sm0_{semester_label}")
-            sotc0thi = st.number_input("Số tín chỉ không thi", 0, value=default_values[1], key=f"tc0_{semester_label}")
-            sotcno = st.number_input("Số tín chỉ nợ", 0, value=default_values[2], key=f"tcno_{semester_label}")
-            mhno = st.number_input("Số môn không đạt", 0, value=default_values[3], key=f"mhno_{semester_label}")
-            # Calculate default_tc_qua from TCHK (index 4) and Sotcno (index 2) if available
+            somon0thi = st.number_input("Số môn không thi", 0, value=default_values[0] if default_values else 0, key=f"sm0_{semester_label}")
+            sotc0thi = st.number_input("Số tín chỉ không thi", 0, value=default_values[1] if default_values else 0, key=f"tc0_{semester_label}")
+            sotcno = st.number_input("Số tín chỉ nợ", 0, value=default_values[2] if default_values else 0, key=f"tcno_{semester_label}")
+            mhno = st.number_input("Số môn không đạt", 0, value=default_values[3] if default_values else 0, key=f"mhno_{semester_label}")
             try:
-                 # The original code calculated default_tc_qua from TCHK and Sotcno, but the example data
-                 # structure doesn't align with this directly. Let's stick to the example data's structure (which includes sotc_qua implicitly in some sense?)
-                 # Reverting to original logic based on example data structure indices
-                 default_tc_qua_val = default_values[4] - default_values[2] # Assuming TCHK - Sotcno
-            except (IndexError, TypeError):
-                 default_tc_qua_val = 0 # Fallback
-
-
-            # Re-evaluating based on the example data structure: the example data for full model
-            # has 9 elements per semester, ordered as:
-            # somon0thi, sotc0thi, sotcno, mhno, TCHK, smhk, mhpass, TBCHK, xep_loai_selected
-            # sotc_qua (số tín chỉ qua môn) is NOT explicitly in the example data structure of 9 elements.
-            # It seems like sotc_qua was intended to be calculated or is a different feature.
-            # The original code calculates default_tc_qua = default_values[4] - default_values[2] (TCHK - Sotcno)
-            # Let's keep this calculation for default value, but the returned list will contain 10 elements.
-            # The saved GSheet headers suggest 10 features per semester. Let's align the input and saving.
-            # The input fields are 9. Let's assume sotc_qua is derived or implicitly part of the 9 for the model input.
-            # However, the GSheet saving code expects 10 values *per semester* for the full model!
-            # It expects: somon0thi, sotc0thi, sotcno, mhno, TCHK, smhk, mhpass, TBCHK, xep_loai, sotc_qua
-            # The input only has 9. Let's add an input for sotc_qua and return 10 values.
-
-            # Let's fix the input and return value to have 10 features per semester for the full model
-            # The example data only has 9 values. This means the example data is missing 'sotc_qua'.
-            # We need to adjust the input_semester function and the example data handling.
-            # Assuming sotc_qua = TCHK - sotcno is the intended feature.
-            # Let's add it as an input field for clarity and consistency with GSheet saving.
-            # The example data will need a placeholder for sotc_qua.
-            # Let's recalculate the example data structures to include a 10th value (sotc_qua).
-            # For existing examples: sotc_qua = TCHK - sotcno
-
-            # Re-calculating example data to have 10 features per semester for 'full' model:
-            # original: somon0thi, sotc0thi, sotcno, mhno, TCHK, smhk, mhpass, TBCHK, xep_loai (9 features)
-            # new: somon0thi, sotc0thi, sotcno, mhno, TCHK, smhk, mhpass, TBCHK, xep_loai, sotc_qua (10 features)
-            # where sotc_qua = TCHK - sotcno
-
-            recalculated_cntt_full_data = []
-            for i in range(6):
-                 sem_slice = sample_cntt_example_full["semester_data"][i*9:(i+1)*9]
-                 somon0thi, sotc0thi, sotcno, mhno, TCHK, smhk, mhpass, TBCHK, xep_loai = sem_slice
-                 sotc_qua_val = TCHK - sotcno
-                 recalculated_cntt_full_data.extend([somon0thi, sotc0thi, sotcno, mhno, TCHK, smhk, mhpass, TBCHK, xep_loai, sotc_qua_val])
-
-            recalculated_kinhte_full_data = []
-            for i in range(6):
-                 sem_slice = sample_kinhte_example_full["semester_data"][i*9:(i+1)*9]
-                 somon0thi, sotc0thi, sotcno, mhno, TCHK, smhk, mhpass, TBCHK, xep_loai = sem_slice
-                 sotc_qua_val = TCHK - sotcno
-                 recalculated_kinhte_full_data.extend([somon0thi, sotc0thi, sotcno, mhno, TCHK, smhk, mhpass, TBCHK, xep_loai, sotc_qua_val])
-
-            # Update the input function to use the 10th value as default for sotc_qua
-            # Ensure default_values has 10 elements
-            if default_values is None or len(default_values) != 10:
-                 default_values = [0] * 10 # Provide default zeros if not provided or length mismatch
-
-            somon0thi = st.number_input("Số môn không thi", 0, value=default_values[0], key=f"sm0_{semester_label}")
-            sotc0thi = st.number_input("Số tín chỉ không thi", 0, value=default_values[1], key=f"tc0_{semester_label}")
-            sotcno = st.number_input("Số tín chỉ nợ", 0, value=default_values[2], key=f"tcno_{semester_label}")
-            mhno = st.number_input("Số môn không đạt", 0, value=default_values[3], key=f"mhno_{semester_label}")
-            # sotc_qua input field
-            sotc_qua = st.number_input("Số tín chỉ qua môn", 0, value=default_values[9], key=f"tcqua_{semester_label}") # Use index 9 for sotc_qua
-
-            with col2:
-                TCHK = st.number_input("Tổng tín chỉ học kỳ", 0, value=default_values[4], key=f"tchk_{semester_label}")
-                smhk = st.number_input("Số môn học kỳ", 0, value=default_values[5], key=f"smhk_{semester_label}")
-                mhpass = st.number_input("Số môn đạt", 0, value=default_values[6], key=f"mhpass_{semester_label}")
-                TBCHK = st.number_input("GPA", 0.0, 10.0, value=float(default_values[7]), step=0.01, key=f"gpa_{semester_label}")
-                xep_loai_selected = st.selectbox("Xếp loại", list(range(7)), index=int(default_values[8]), key=f"xeploai_{semester_label}")
-
-
-            # Return 10 values in the correct order for GSheet saving and model input
-            return [somon0thi, sotc0thi, sotcno, mhno, TCHK, smhk, mhpass, TBCHK, xep_loai_selected, sotc_qua]
-
+                default_tc_qua = default_values[4] - default_values[2] if default_values and len(default_values) >= 5 else 0
+            except:
+                default_tc_qua = 0
+            sotc_qua = st.number_input("Số tín chỉ qua môn", 0, value=default_tc_qua, key=f"tcqua_{semester_label}")
+        with col2:
+            TCHK = st.number_input("Tổng tín chỉ học kỳ", 0, value=default_values[4] if default_values else 0, key=f"tchk_{semester_label}")
+            smhk = st.number_input("Số môn học kỳ", 0, value=default_values[5] if default_values else 0, key=f"smhk_{semester_label}")
+            mhpass = st.number_input("Số môn đạt", 0, value=default_values[6] if default_values else 0, key=f"mhpass_{semester_label}")
+            TBCHK = st.number_input("GPA", 0.0, 10.0, value=default_values[7] if default_values else 0.0, step=0.01, key=f"gpa_{semester_label}")
+            xep_loai_selected = st.selectbox("Xếp loại", list(range(7)), index=default_values[8] if default_values else 0, key=f"xeploai_{semester_label}")
+    return [somon0thi, sotc0thi, sotcno, mhno, TCHK, smhk, mhpass, TBCHK, xep_loai_selected, sotc_qua]
 
 def input_important_features(semester_label, default_values=None):
-    # Ensure default_values is a list of the correct length (3) or None
-    if default_values is None or len(default_values) != 3:
-         default_values = [0] * 3 # Provide default zeros if not provided or length mismatch
-
     with st.expander(f"📘 {semester_label}", expanded=True):
         col1, col2 = st.columns(2)
         with col1:
-            # Assuming the order in example_simple is: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
-            sotc_qua = st.number_input("Số tín chỉ đạt", 0, value=default_values[0], key=f"tcqua_imp_{semester_label}")
-            sotcno = st.number_input("Số tín chỉ nợ", 0, value=default_values[1], key=f"tcno_imp_{semester_label}")
-
+            sotc_qua = st.number_input("Số tín chỉ đạt", 0, value=default_values[0] if default_values else 0, key=f"tcqua_imp_{semester_label}")
+            sotcno = st.number_input("Số tín chỉ nợ", 0, value=default_values[1] if default_values else 0, key=f"tcno_imp_{semester_label}")
         with col2:
-            TBCHK = st.number_input("Điểm trung bình", 0.0, 10.0, value=float(default_values[2]), step=0.01, key=f"gpa_imp_{semester_label}")
-
-        return [sotc_qua, sotcno, TBCHK]
+            TBCHK = st.number_input("Điểm trung bình", 0.0, 10.0, value=default_values[2] if default_values else 0.0, step=0.01, key=f"gpa_imp_{semester_label}")
+    return [sotc_qua, sotcno, TBCHK]
 
 # ===== Giao diện theo mô hình =====
 data = []
 semesters = ["HỌC KỲ I", "HỌC KỲ II", "HỌC KỲ III", "HỌC KỲ IV", "HỌC KỲ V", "HỌC KỲ VI"]
 
-# Mô hình 1: "Dùng toàn bộ đặc trưng"
+# Mô hình 1: "Dùng toàn bộ dữ liệu"
 if model_type == "Dùng toàn bộ đặc trưng":
-    st.subheader("🔢 Nhập thông tin học kỳ chi tiết (10 đặc trưng/học kỳ)")
+    st.subheader("🔢 Nhập thông tin học kỳ chi tiết")
     for idx, sem in enumerate(semesters):
-        # Select example data based on sample_option and model_type
-        if sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Công nghệ thông tin":
-             example_data_sem = recalculated_cntt_full_data # Use recalculated data with 10 features
-        elif sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Kinh tế":
-             example_data_sem = recalculated_kinhte_full_data # Use recalculated data with 10 features
-        else:
-             example_data_sem = None # No example
-
-        # Get default values for the current semester (10 values)
-        default_values = example_data_sem[idx*10:(idx+1)*10] if example_data_sem else None
-
+        example_data = sample_cntt_example_full if sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Công nghệ thông tin" else sample_kinhte_example_full if sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Kinh tế" else None
+        default_values = example_data["semester_data"][idx*9:(idx+1)*9] if example_data else None
         data += input_semester(sem, default_values)
-
-    # The 'nganh' feature (0 for CNTT, 1 for Kinh tế) is needed for the full model
     nganh = 0 if major == "Công nghệ thông tin" else 1
-    # The model expects [semester1_features..., semester6_features..., nganh]
     final_features = np.array(data + [nganh]).reshape(1, -1)
 
-# Mô hình 2: "Dùng đặc trưng quan trọng"
+# Mô hình 2: "Dùng mô hình đơn giản"
 else:
-    st.subheader("✨ Nhập thông tin rút gọn (3 đặc trưng/học kỳ)")
+        
+    # Ensure the example defaults to "Không ví dụ" when model type is 2
+    
+    st.subheader("✨ Nhập thông tin rút gọn")
+    # Allow selecting an example
     for idx, sem in enumerate(semesters):
-        # Select example data based on sample_option and model_type
-        if sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Công nghệ thông tin":
-            example_data_sem = sample_cntt_example_simple["semester_data"]
-        elif sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Kinh tế":
-            example_data_sem = sample_kinhte_example_simple["semester_data"]
-        else:
-            example_data_sem = None # No example
-
-        # Get default values for the current semester (3 values)
-        default_values = example_data_sem[idx*3:(idx+1)*3] if example_data_sem else None
-
+        example_data = sample_cntt_example_simple if sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Công nghệ thông tin" else sample_kinhte_example_simple if sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Kinh tế" else None
+        default_values = example_data["semester_data"][idx*3:(idx+1)*3] if example_data else None  # Fix this line to slice 3 values per semester (Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA)
         data += input_important_features(sem, default_values)
-
-    # The simple model likely does not use the 'nganh' feature, based on the original code's final_features construction
     final_features = np.array(data).reshape(1, -1)
 
 # ===== Predict =====
@@ -411,9 +277,11 @@ if st.button("🎯 DỰ BÁO"):
     if model_type == "Dùng toàn bộ đặc trưng":
         prediction = model_full.predict(final_features)
         sheet_name = "Trang tính1"  # For full data model, save to Trang tính1
-    else: # Dùng đặc trưng quan trọng
+
+    else:
         prediction = model_important.predict(final_features)
-        sheet_name = "Trang tính2"  # For important features model, save to Trang tính2
+        sheet_name = "Trang tính2"  # For full data model, save to Trang tính1
+
 
     if prediction[0] == 1:
         st.success(f"🎉 Chúc mừng bạn {name} - {major}! Bạn có khả năng tốt nghiệp đúng hạn!")
@@ -422,14 +290,10 @@ if st.button("🎯 DỰ BÁO"):
         st.error(f"⚠️ Bạn {name} - {major} cần cố gắng hơn! Có nguy cơ trễ hạn.")
         st.snow()
 
+    # # Debugging: List all sheet names
+    # sheet_id = "1i7bDNvLVLXN93_e-FN0JLzpg1jb64Z_aEuyPjIfwbdQ"  # Use your actual Spreadsheet ID
+    # sheet_names = list_sheet_names(sheet_id)
+    # st.write("Available sheet names:", sheet_names)
+
     # Ghi log lên Google Sheets
-    # Pass the relevant data based on the selected model for saving
-    if model_type == "Dùng toàn bộ đặc trưng":
-        # Need to pass the 10 features per semester + nganh (total 61 features)
-        # The 'data' list currently holds 60 features (10*6). Add 'nganh' to the data list for saving.
-        data_to_save = data + [nganh]
-    else: # Dùng đặc trưng quan trọng
-        # The 'data' list holds 18 features (3*6).
-        data_to_save = data
-
-    save_to_gsheet(name, student_id, major, prediction, data_to_save, sheet_name) # Pass data_to_save
+    save_to_gsheet(name, student_id, major, prediction, data,sheet_name)  # Pass data to save function