Update app.py

app.py

@@ -340,15 +340,14 @@ with demo:
                 leaderboard_df_filtered = pd.DataFrame(records)
 
             
-            # 'T' カラムを 'Type' にリネーム
-            leaderboard_df_filtered = leaderboard_df_filtered.rename(columns={'T': 'Type'})
-            
-            # 'Type' カラムのデータ型と内容を確認
-            print(f"'Type' カラムのデータ型: {leaderboard_df_filtered['Type'].dtype}")
-            print(f"'Type' カラムのユニーク値: {leaderboard_df_filtered['Type'].unique()}")
+            leaderboard_df_filtered = leaderboard_df_filtered.rename(columns={'T': 'Type_'})
+
+            # 'Type_' カラムのデータ型と内容を確認
+            print(f"'Type_' カラムのデータ型: {leaderboard_df_filtered['Type_'].dtype}")
+            print(f"'Type_' カラムのユニーク値: {leaderboard_df_filtered['Type_'].unique()}")
             
-            # 'Type' カラムを文字列型に変換
-            leaderboard_df_filtered['Type'] = leaderboard_df_filtered['Type'].astype(str)
+            # 'Type_' カラムを文字列型に変換
+            leaderboard_df_filtered['Type_'] = leaderboard_df_filtered['Type_'].astype(str)
             
             # 'COLS' リストから 'T' と 'Model' を除外
             if 'T' in COLS:
@@ -366,25 +365,32 @@ with demo:
                 else:
                     datatype_dict[col] = "str"  # デフォルトのデータ型
             
-            # 'Type' が 'datatype_dict' に含まれているか確認
-            if 'Type' not in datatype_dict:
-                print("Warning: 'Type' column not found in TYPES. Setting its datatype to 'str'.")
-                datatype_dict['Type'] = "str"
+            # 'Type_' が 'datatype_dict' に含まれているか確認
+            if 'Type_' not in datatype_dict:
+                print("Warning: 'Type_' column not found in TYPES. Setting its datatype to 'str'.")
+                datatype_dict['Type_'] = "str"
             
             # デバッグ用出力
-            print("Datatype dictionary after renaming 'T' to 'Type':", datatype_dict)
+            print("Datatype dictionary after renaming 'T' to 'Type_':", datatype_dict)
             print("Preview of leaderboard_df_filtered after renaming:")
             print(leaderboard_df_filtered.head())
             
-            # Gradio Dataframe コンポーネントの初期化
+            # カラム名を確認してスペースや特殊文字がないか確認
+            print([f"'{c}'" for c in leaderboard_df_filtered.columns])
+            
+            # 'Type_' カラムのデータ型とユニーク値を再確認
+            print(f"'Type_' カラムのデータ型: {leaderboard_df_filtered['Type_'].dtype}")
+            print(f"'Type_' カラムのユニーク値: {leaderboard_df_filtered['Type_'].unique()}")
+            
+            # Gradio Dataframe コンポーネントの初期化（datatype を省略）
             leaderboard_table = gr.components.Dataframe(
-                value=leaderboard_df_filtered.to_dict('records'),
-                headers=list(leaderboard_df_filtered.columns),
-                datatype=datatype_dict,  # 必要に応じてコメントアウト
+                value=leaderboard_df_filtered,
+                # datatype=datatype_dict,  # 一時的にコメントアウト
                 elem_id="leaderboard-table",
                 interactive=False,
                 visible=True,
             )
+
             
             # Dummy leaderboard for handling the case when the user uses backspace key
             hidden_leaderboard_table_for_search = gr.components.Dataframe(