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app.py

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 import gradio as gr
 import numpy as np
 import pandas as pd
+import subprocess
 from datetime import datetime, timedelta
 
-def generate_samples(n = 30):
-    # 카드 이용 내역 샘플 데이터 생성
-    np.random.seed(42)
-
-    # 날짜 생성 (최근 30일)
-    start_date = datetime.now() - timedelta(days=30)
-    dates = [start_date + timedelta(days=x) for x in range(n)]
-
-    # 카드 종류
-    cards = ['신한카드', '삼성카드', '현대카드', 'KB국민카드', '우리카드']
-
-    # 가맹점 종류
-    merchants = ['스타벅스', 'GS25', '쿠팡', '네이버페이', '카카오페이', 
-                 '이마트', '올리브영', 'CGV', '배달의민족', '카페베네',
-                 'Apple', '11번가', '무신사', '다이소', '맥도날드']
-
-    # 할부 옵션
-    installments = ['일시불', '2개월', '3개월', '6개월', '12개월']
-
-    # DataFrame 생성
-    df = pd.DataFrame({
-        '이용일': [d.strftime('%Y-%m-%d') for d in sorted(dates, reverse=True)],
-        '이용카드': np.random.choice(cards, n),
-        '이용가맹점': np.random.choice(merchants, n),
-        '이용금액': np.random.randint(5000, 500000, n),
-    })
-
-    # 할부/회차
-    df['할부/회차'] = np.random.choice(installments, n)
-
-    # 적립/할인율 (0~5%)
-    df['적립/할인율(%)'] = np.random.uniform(0.5, 5.0, n).round(2)
-
-    # 예상적립/할인 = 이용금액 * 적립율
-    df['예상적립/할인'] = (df['이용금액'] * df['적립/할인율(%)'] / 100).round(0).astype(int)
-
-    # 결제원금 = 이용금액 - 예상적립/할인
-    df['결제원금'] = df['이용금액'] - df['예상적립/할인']
-
-    # 결제후잔액 (누적 계산)
-    df['결제후잔액'] = df['결제원금'].cumsum()
-
-    # 수수료(이자) - 할부일 경우만 발생
-    df['수수료(이자)'] = 0
-    installment_mask = ~df['할부/회차'].isin(['일시불'])
-    df.loc[installment_mask, '수수료(이자)'] = np.random.randint(1000, 10000, installment_mask.sum())
-    return df
-
-
-def preprocess_rawdata(file):
-    print(file)
-    return generate_samples()
+def preprocess_rawdata(files):
+    print(files)
+    dfs = []
+    for file in files:
+        print(file)
+        df = pd.read_html(file, header=2)[0]
+        dfs.append(df)
+    return pd.concat(dfs)
 
 with gr.Blocks() as demo:
     with gr.Row():