Update app.py

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@@ -5,55 +5,6 @@ from datetime import datetime, timedelta
 import requests
 from io import BytesIO
 
-def load_and_process_data():
-    try:
-        url = "https://huggingface.co/datasets/cfahlgren1/hub-stats/resolve/main/spaces.parquet"
-        response = requests.get(url)
-        df = pd.read_parquet(BytesIO(response.content))
-        
-        # 30일치 데이터 준비
-        thirty_days_ago = datetime.now() - timedelta(days=30)
-        df['createdAt'] = pd.to_datetime(df['createdAt'])
-        df = df[df['createdAt'] >= thirty_days_ago].copy()
-        
-        # 날짜별 데이터 처리
-        dates = pd.date_range(start=thirty_days_ago, end=datetime.now(), freq='D')
-        daily_ranks = []
-        
-        for date in dates:
-            # 해당 날짜의 데이터 추출
-            date_data = df[df['createdAt'].dt.date <= date.date()].copy()
-            
-            # trendingScore가 같은 경우 id로 정렬하여 유니크한 순위 보장
-            date_data = date_data.sort_values(['trendingScore', 'id'], ascending=[False, True])
-            
-            # 순위 계산
-            date_data['rank'] = range(1, len(date_data) + 1)
-            date_data['date'] = date.date()
-            
-            # 필요한 컬럼만 선택
-            daily_ranks.append(
-                date_data[['id', 'date', 'rank', 'trendingScore', 'createdAt']]
-            )
-        
-        # 전체 데이터 병합
-        daily_ranks_df = pd.concat(daily_ranks, ignore_index=True)
-        
-        # 최신 날짜의 top 100 추출
-        latest_date = daily_ranks_df['date'].max()
-        top_100_spaces = daily_ranks_df[
-            daily_ranks_df['date'] == latest_date
-        ].sort_values('rank').head(100).copy()
-        
-        print(f"Total records: {len(daily_ranks_df)}")
-        print(f"Unique spaces: {len(daily_ranks_df['id'].unique())}")
-        print(f"Date range: {daily_ranks_df['date'].min()} to {daily_ranks_df['date'].max()}")
-        
-        return daily_ranks_df, top_100_spaces
-    except Exception as e:
-        print(f"Error loading data: {e}")
-        return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
-
 def create_trend_chart(space_id, daily_ranks_df):
     if space_id is None or daily_ranks_df.empty:
         return None
@@ -80,12 +31,10 @@ def create_trend_chart(space_id, daily_ranks_df):
             xaxis_title="Date",
             yaxis_title="Rank",
             yaxis=dict(
-                autorange=False,  # 자동 범위 비활성화
-                range=[1, 100],   # 1위부터 100위까지 고정
+                range=[100, 1],   # 100위부터 1위까지 (역순으로 설정)
                 tickmode='linear',  # 선형 간격으로 눈금 표시
                 tick0=1,           # 첫 눈금
-                dtick=10,          # 눈금 간격 (10단위로 표시)
-                autorange="reversed"  # 1위가 위쪽에 오도록 반전
+                dtick=10          # 눈금 간격 (10단위로 표시)
             ),
             hovermode='x unified',
             plot_bgcolor='white',
@@ -109,6 +58,51 @@ def create_trend_chart(space_id, daily_ranks_df):
         print(f"Error creating chart: {e}")
         return None
 
+def load_and_process_data():
+    try:
+        url = "https://huggingface.co/datasets/cfahlgren1/hub-stats/resolve/main/spaces.parquet"
+        response = requests.get(url)
+        df = pd.read_parquet(BytesIO(response.content))
+        
+        # 30일치 데이터 준비
+        thirty_days_ago = datetime.now() - timedelta(days=30)
+        df['createdAt'] = pd.to_datetime(df['createdAt'])
+        df = df[df['createdAt'] >= thirty_days_ago].copy()
+        
+        # 날짜별 데이터 처리
+        dates = pd.date_range(start=thirty_days_ago, end=datetime.now(), freq='D')
+        daily_ranks = []
+        
+        for date in dates:
+            # 해당 날짜의 데이터 추출
+            date_data = df[df['createdAt'].dt.date <= date.date()].copy()
+            
+            # trendingScore가 같은 경우 id로 정렬하여 유니크한 순위 보장
+            date_data = date_data.sort_values(['trendingScore', 'id'], ascending=[False, True])
+            
+            # 순위 계산
+            date_data['rank'] = range(1, len(date_data) + 1)
+            date_data['date'] = date.date()
+            
+            # 필요한 컬럼만 선택
+            daily_ranks.append(
+                date_data[['id', 'date', 'rank', 'trendingScore', 'createdAt']]
+            )
+        
+        # 전체 데이터 병합
+        daily_ranks_df = pd.concat(daily_ranks, ignore_index=True)
+        
+        # 최신 날짜의 top 100 추출
+        latest_date = daily_ranks_df['date'].max()
+        top_100_spaces = daily_ranks_df[
+            daily_ranks_df['date'] == latest_date
+        ].sort_values('rank').head(100).copy()
+        
+        return daily_ranks_df, top_100_spaces
+    except Exception as e:
+        print(f"Error loading data: {e}")
+        return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
+
 def update_display(selection):
     global daily_ranks_df