Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
+import pandas as pd
 import openpyxl
-from openpyxl import load_workbook
-from datetime import datetime
+from openpyxl.utils import get_column_letter
+import datetime
 import calendar
-import io
+from io import BytesIO
 
-def analyze_excel(upload_file, selected_year):
+def process_file(uploaded_file, selected_year):
     """
-    업로드된 엑셀 파일의 데이터를 '리뷰분석 원본(수정).xlsx'의 '원본데이터' 시트에 저장하고,
-    해당 데이터를 기반으로 '대시보드데이터' 시트에 미션별 분석 결과를 작성한 후
-    분석된 엑셀 파일을 bytes 형태로 반환하는 함수.
+    1. 업로드된 원본 엑셀 파일을 읽어 DataFrame으로 변환합니다.
+    2. 동일한 위치에 있는 템플릿 파일 "리뷰분석.ver1.0"을 불러옵니다.
+    3. 템플릿 내 "원본데이터" 시트에 업로드된 데이터를 그대로 기록합니다.
+    4. 업로드 데이터의 리뷰 날짜(B열)를 기반으로 여러 미션에 해당하는 집계(최근 3년 월별/년도별, 선택년도 월별/월일별)를 수행하여
+       "대시보드데이터" 시트의 지정 셀에 결과값을 기록합니다.
+       - 미션2: 최근 3년의 각 년도(예: 23,24,25)와 각 월별 리뷰 건수를 C5 ~ C40 셀에 기록합니다.
+       - 미션3: 최근 3년의 연도별 리뷰 건수를 F5(현재년도), F6(전년도), F7(전전년도)에 기록하고, 현재년도(두자리)를 E2셀에 입력합니다.
+       - 미션4: 드롭다운으로 선택된 년도(최근 5년 중 하나)의 월별 리뷰 건수를 I5 ~ I16 셀에 기록합니다.
+       - 미션5: 선택된 년도의 1월1일부터 12월31일까지(365일 기준) 일별 리뷰 건수를 L5 ~ L369 셀에 기록하고, 선택년도(두자리)를 K2셀에 입력합니다.
+    5. 최종 수정된 워크북을 BytesIO 객체로 저장하여 반환합니다.
     """
-    # 선택년도(두자리 문자열)를 full year로 변환 (예: "25" -> 2025)
-    full_year = 2000 + int(selected_year)
+    # 업로드된 엑셀 파일을 pandas DataFrame으로 읽기 (첫번째 시트를 사용)
+    df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
+    # 리뷰 날짜는 업로드 파일의 두번째 열(B열)로 가정하고, 날짜 형식으로 변환
+    review_date_col = df.columns[1]
+    df[review_date_col] = pd.to_datetime(df[review_date_col], errors='coerce')
     
-    # 업로드된 엑셀 파일(파일 객체)를 openpyxl 워크북으로 로드 (업로드 파일의 첫번째 시트를 사용)
-    uploaded_wb = openpyxl.load_workbook(upload_file)
-    uploaded_ws = uploaded_wb.active
+    # 템플릿 파일 "리뷰분석.ver1.0" 불러오기 (동일 경로에 위치)
+    wb = openpyxl.load_workbook("리뷰분석.ver1.0")
+    ws_origin = wb["원본데이터"]
+    ws_dashboard = wb["대시보드데이터"]
 
-    # 동일한 위치에 존재하는 '리뷰분석 원본(수정).xlsx' 파일 로드
-    main_wb = openpyxl.load_workbook("리뷰분석 원본(수정).xlsx")
-    
-    # "원본데이터" 시트가 존재하면 초기화, 없으면 생성
-    if "원본데이터" in main_wb.sheetnames:
-        source_ws = main_wb["원본데이터"]
-        # 기존 데이터를 모두 지움
-        for row in source_ws.iter_rows():
-            for cell in row:
-                cell.value = None
-    else:
-        source_ws = main_wb.create_sheet("원본데이터")
-    
-    # 업로드된 엑셀 파일의 데이터를 "원본데이터" 시트에 그대로 복사
-    for row in uploaded_ws.iter_rows(values_only=True):
-        source_ws.append(row)
-    
-    # "원본데이터" 시트의 B열(리뷰 날짜)을 기준으로 데이터를 읽음 (첫번째 행은 header로 가정)
-    review_dates = []
-    for row in source_ws.iter_rows(min_row=2, min_col=2, max_col=2, values_only=True):
-        cell_value = row[0]
-        if cell_value is None:
-            continue
-        # 셀의 값이 datetime 객체인지 확인, 아니면 문자열로 가정하여 파싱
-        if isinstance(cell_value, datetime):
-            review_date = cell_value
-        else:
-            try:
-                # 예시: "25.02.25" 형식
-                review_date = datetime.strptime(str(cell_value).strip(), "%y.%m.%d")
-            except Exception as e:
-                # 대체 형식 (예: "2025-02-25")로 시도
-                try:
-                    review_date = datetime.strptime(str(cell_value).strip(), "%Y-%m-%d")
-                except Exception as e:
-                    continue
-        review_dates.append(review_date)
-    
-    # 현재 날짜 기준으로 최근 3년 (current_year-2, current_year-1, current_year) 계산
-    today = datetime.today()
-    current_year = today.year
-    recent_years = [current_year - 2, current_year - 1, current_year]
+    # [미션 1] 업로드된 자료를 "원본데이터" 시트에 동일하게 저장
+    # 기존 데이터 삭제 (셀 내용 모두 초기화)
+    for row in ws_origin.iter_rows(min_row=1, max_row=ws_origin.max_row, min_col=1, max_col=ws_origin.max_column):
+        for cell in row:
+            cell.value = None
+    # DataFrame의 헤더 및 데이터를 순서대로 기록 (엑셀의 A1셀부터 기록)
+    for col_idx, col_name in enumerate(df.columns, start=1):
+        ws_origin.cell(row=1, column=col_idx, value=col_name)
+    for row_idx, row in df.iterrows():
+        for col_idx, value in enumerate(row, start=1):
+            ws_origin.cell(row=row_idx+2, column=col_idx, value=value)
+
+    # 집계 처리를 위해 리뷰 날짜가 있는 행만 필터링
+    df_dates = df.dropna(subset=[review_date_col]).copy()
+    df_dates[review_date_col] = pd.to_datetime(df_dates[review_date_col], errors='coerce')
+    df_dates = df_dates.dropna(subset=[review_date_col])
     
-    # 미션2: 최근 3년의 월별 추이(리뷰건수) 계산
-    monthly_counts = []
-    for yr in recent_years:
-        for m in range(1, 13):
-            count = sum(1 for d in review_dates if d.year == yr and d.month == m)
-            monthly_counts.append(count)
+    # 현재년도 정보 (예: 2025년 → 두자리 25)
+    current_full_year = datetime.datetime.now().year
+    current_two_digit = int(str(current_full_year)[-2:])
     
-    # "대시보드데이터" 시트가 존재하면 사용, 없으면 생성
-    if "대시보드데이터" in main_wb.sheetnames:
-        dashboard_ws = main_wb["대시보드데이터"]
-    else:
-        dashboard_ws = main_wb.create_sheet("대시보드데이터")
+    # [미션 2,3] 최근 3년: (현재년도, 전년도, 전전년도)
+    recent_years_full = [current_full_year - i for i in range(2, -1, -1)]  # 예: [2023, 2024, 2025]
     
-    # 미션2: 월별 리뷰 건수를 "대시보드데이터" 시트 C5셀부터 C40셀에 입력 (총 36셀)
-    row_idx = 5
-    for count in monthly_counts:
-        dashboard_ws.cell(row=row_idx, column=3, value=count)  # 열 C = 3번째 열
-        row_idx += 1
+    # 미션2: 최근 3년의 월별 리뷰 건수 집계 (각 년도별 1월~12월)
+    df_recent = df_dates[df_dates[review_date_col].dt.year >= (current_full_year - 2)]
+    month_counts = {}
+    for year in recent_years_full:
+        for month in range(1, 13):
+            count = df_recent[(df_recent[review_date_col].dt.year == year) & (df_recent[review_date_col].dt.month == month)].shape[0]
+            month_counts[(year, month)] = count
 
-    # 미션3: 최근 3년의 년도별 리뷰 건수 계산 및 "대시보드데이터" 시트 F5, F6, F7에 입력
-    yearly_counts = {}
-    for yr in recent_years:
-        yearly_counts[yr] = sum(1 for d in review_dates if d.year == yr)
-    # 내림차순: 현재년도부터 가장 오래된 년도 순으로
-    dashboard_ws["F5"] = yearly_counts.get(current_year, 0)
-    dashboard_ws["F6"] = yearly_counts.get(current_year - 1, 0)
-    dashboard_ws["F7"] = yearly_counts.get(current_year - 2, 0)
-    
-    # 현재 년도(두자리)를 "대시보드데이터" 시트 E2셀에 입력 (예: 2025 -> "25")
-    dashboard_ws["E2"] = str(current_year % 100).zfill(2)
+    # "대시보드데이터" 시트의 C5셀부터 C40셀까지 순서대로 기록 (첫 12셀: 전전년도, 그 다음: 전년도, 마지막 12셀: 현재년도)
+    start_row = 5
+    col_month = 3  # C열
+    for year in recent_years_full:
+        for month in range(1, 13):
+            ws_dashboard.cell(row=start_row, column=col_month, value=month_counts.get((year, month), 0))
+            start_row += 1
+
+    # 미션3: 최근 3년의 연도별 리뷰 건수 집계 및 기록
+    year_counts = {}
+    for year in recent_years_full:
+        count = df_recent[df_recent[review_date_col].dt.year == year].shape[0]
+        year_counts[year] = count
+    # "대시보드데이터" 시트의 F5셀에 현재년도, F6셀에 전년도, F7셀에 전전년도 건수 입력
+    ws_dashboard.cell(row=5, column=6, value=year_counts.get(current_full_year, 0))       # F5: 현재년도
+    ws_dashboard.cell(row=6, column=6, value=year_counts.get(current_full_year - 1, 0))   # F6: 전년도
+    ws_dashboard.cell(row=7, column=6, value=year_counts.get(current_full_year - 2, 0))   # F7: 전전년도
+    # 현재년도(두자리)를 E2셀에 입력
+    ws_dashboard.cell(row=2, column=5, value=str(current_two_digit))
     
-    # 미션4: 선택된 년도의 월별 리뷰 건수 계산 및 "대시보드데이터" 시트 I5셀부터 I16셀에 입력
-    selected_monthly_counts = []
-    for m in range(1, 13):
-        count = sum(1 for d in review_dates if d.year == full_year and d.month == m)
-        selected_monthly_counts.append(count)
-    row_idx = 5
-    for count in selected_monthly_counts:
-        dashboard_ws.cell(row=row_idx, column=9, value=count)  # 열 I = 9번째 열
-        row_idx += 1
+    # [미션 4] 선택된 년도의 월별 리뷰 건수 집계
+    # 드롭다운으로 선택된 값은 두자리 문자열 (예: "25") → full year 계산
+    selected_year_int = int(selected_year)
+    full_selected_year = current_full_year - ((current_two_digit) - selected_year_int)
+    df_selected = df_dates[df_dates[review_date_col].dt.year == full_selected_year]
+    month_counts_selected = {}
+    for month in range(1, 13):
+        count = df_selected[df_selected[review_date_col].dt.month == month].shape[0]
+        month_counts_selected[month] = count
+    # "대시보드데이터" 시트의 I5셀부터 I16셀까지 기록 (1월 ~ 12월)
+    start_row = 5
+    col_selected_month = 9  # I열
+    for month in range(1, 13):
+        ws_dashboard.cell(row=start_row, column=col_selected_month, value=month_counts_selected.get(month, 0))
+        start_row += 1
 
-    # 미션5: 선택된 년도의 월일별(1월01일 ~ 12월31일) 리뷰 건수 계산 및 "대시보드데이터" 시트 L5셀부터 L369셀에 입력
-    # 단, 선택된 년도가 윤년인 경우에도 365셀 (2월29일은 제외)
-    selected_daily_counts = []
-    for m in range(1, 13):
-        # 해당 월의 마지막 날짜 (2월의 경우 윤년이면 29일이지만 29일은 제외하여 28일까지만 계산)
-        last_day = calendar.monthrange(full_year, m)[1]
-        if m == 2 and last_day == 29:
-            last_day = 28
-        for d in range(1, last_day + 1):
-            count = sum(1 for dt in review_dates if dt.year == full_year and dt.month == m and dt.day == d)
-            selected_daily_counts.append(count)
-    row_idx = 5
-    for count in selected_daily_counts:
-        dashboard_ws.cell(row=row_idx, column=12, value=count)  # 열 L = 12번째 열
-        row_idx += 1
+    # [미션 5] 선택된 년도의 월일별 리뷰 건수 집계 (1월 1일 ~ 12월 31일: 총 365일)
+    day_counts_selected = []
+    for month in range(1, 13):
+        num_days = calendar.monthrange(full_selected_year, month)[1]
+        for day in range(1, num_days + 1):
+            count = df_selected[(df_selected[review_date_col].dt.month == month) & (df_selected[review_date_col].dt.day == day)].shape[0]
+            day_counts_selected.append(count)
+    # "대시보드데이터" 시트의 L5셀부터 L369셀까지 기록
+    start_row = 5
+    col_selected_day = 12  # L열
+    for count in day_counts_selected:
+        ws_dashboard.cell(row=start_row, column=col_selected_day, value=count)
+        start_row += 1
+    # 선택된 년도의 두자리 값을 K2셀에 입력
+    ws_dashboard.cell(row=2, column=11, value=str(selected_year_int))
 
-    # 선택된 년도의 두자리 값을 "대시보드데이터" 시트 K2셀에 입력 (예: 2024 -> "24")
-    dashboard_ws["K2"] = str(full_year % 100).zfill(2)
-    
-    # 변경된 워크북을 BytesIO에 저장 후 bytes 데이터를 반환
-    output = io.BytesIO()
-    main_wb.save(output)
+    # 최종 수정된 워크북을 BytesIO 객체에 저장하여 반환
+    output = BytesIO()
+    wb.save(output)
     output.seek(0)
-    return output.getvalue()
+    # 반환 파일에 파일명을 지정 (다운로드 시 사용)
+    output.name = "리뷰분석_보고서.xlsx"
+    return output
 
 def get_year_options():
     """
-    현재년도 기준 최근 5년(예: 2025년이면 25, 24, 23, 22, 21)의 옵션을 두자리 문자열로 반환
+    드롭다운의 선택 항목을 최근 5년(현재년도부터 전4년)으로 생성합니다.
+    예를 들어, 현재년도 2025년이면 옵션은 "25", "24", "23", "22", "21"이 됩니다.
     """
-    current_year = datetime.today().year
-    options = [str((current_year - i) % 100).zfill(2) for i in range(0, 5)]
+    current_full_year = datetime.datetime.now().year
+    current_two_digit = int(str(current_full_year)[-2:])
+    options = [str(current_two_digit - i) for i in range(0, 5)]
     return options
 
+def generate_report(file, selected_year):
+    # 파일 업로드가 없으면 None 반환
+    if file is None:
+        return None
+    # gr.File 업로드 시 file은 dict 형태로 {"name": ..., "data": ...}로 전달됨
+    if isinstance(file, dict):
+        file_obj = BytesIO(file["data"])
+    else:
+        file_obj = file
+    output_bytes = process_file(file_obj, selected_year)
+    return output_bytes
+
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("## 리뷰분석 엑셀 파일 분석 스페이스")
+    gr.Markdown("## 리뷰분석 보고서 생성 스페이스")
     with gr.Row():
-        file_input = gr.File(label="원본 엑셀 파일 업로드", file_types=[".xlsx"])
+        file_input = gr.File(label="원본 엑셀 파일 업로드", file_types=[".xlsx", ".xls"])
         year_dropdown = gr.Dropdown(label="분석년도 선택", choices=get_year_options(), value=get_year_options()[0])
-    analyze_button = gr.Button("분석")
-    download_output = gr.File(label="분석된 엑셀 파일 다운로드")
-    
-    def process(file_obj, selected_year):
-        if file_obj is None:
-            return None
-        # Gradio File 컴포넌트로 업로드된 파일은 file_obj['name'] 경로를 가짐.
-        with open(file_obj.name, "rb") as f:
-            file_bytes = f.read()
-        # BytesIO 객체로 변환하여 분석 함수 호출
-        result_bytes = analyze_excel(io.BytesIO(file_bytes), selected_year)
-        # 분석 결과를 임시 파일("분석결과.xlsx")로 저장하여 다운로드 가능하도록 함
-        output_path = "분석결과.xlsx"
-        with open(output_path, "wb") as out_f:
-            out_f.write(result_bytes)
-        return output_path
-    
-    analyze_button.click(fn=process, inputs=[file_input, year_dropdown], outputs=download_output)
+    output_file = gr.File(label="생성된 보고서 다운로드")
+    generate_button = gr.Button("보고서 생성")
+    generate_button.click(fn=generate_report, inputs=[file_input, year_dropdown], outputs=output_file)
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()