Update app.py

app.py

@@ -201,7 +201,7 @@ def fetch_related_keywords(keyword):
     CUSTOMER_ID = get_env_variable("NAVER_CUSTOMER_ID")
     
     if not all([API_KEY, SECRET_KEY, CUSTOMER_ID]):
-        debug_log(f"네이버 광고 API 키 정보 부족으로 '{keyword}' 연관 키워드 조회를 건너<0xEB><0xB5>니다.")
+        debug_log(f"네이버 광고 API 키 정보 부족으로 '{keyword}' 연관 키워드 조회를 건너<0xEB><0x8><0xB5>니다.")
         return pd.DataFrame()
 
     BASE_URL = "https://api.naver.com"
@@ -274,7 +274,7 @@ def fetch_blog_count(keyword):
     client_secret = get_env_variable("NAVER_SEARCH_CLIENT_SECRET")
 
     if not client_id or not client_secret:
-        debug_log(f"네이버 검색 API 키 정보 부족으로 '{keyword}' 블로그 수 조회를 건너<0xEB><0xB5>니다.")
+        debug_log(f"네이버 검색 API 키 정보 부족으로 '{keyword}' 블로그 수 조회를 건너<0xEB><0x8><0xB5>니다.")
         return 0
 
     url = "https://openapi.naver.com/v1/search/blog.json"
@@ -536,7 +536,8 @@ def combined_analysis(blog_text: str, remove_freq1: bool, direct_keyword_input:
         for col in cols:
             if col not in df_morph.columns:
                  df_morph[col] = "" if col == "직접입력" else (0 if col != "단어" else "")
-        df_morph = df_morph[cols]
+        if not df_morph.empty: # df_morph가 비어있지 않을 때만 컬럼 순서 적용
+            df_morph = df_morph[cols]
         return df_morph, create_excel_file(df_morph)
 
     # 직접 입력 키워드에 대한 정보 (빈도수, API 정보) 가져오기
@@ -562,14 +563,6 @@ def combined_analysis(blog_text: str, remove_freq1: bool, direct_keyword_input:
     # df_morph에 있는 단어는 df_morph 정보를 우선 사용 (직접입력 플래그만 업데이트)
     # df_direct_raw에서 df_morph에 없는 단어만 골라서 추가
     
-    # 합치기: df_morph를 기준으로 df_direct_raw의 정보를 추가/업데이트
-    # Pandas 0.25.0 이상에서는 combine_first의 overwrite 동작이 약간 다를 수 있으므로 merge 사용 고려
-    
-    # 1. df_morph의 단어들에 대해 df_direct_raw의 정보로 업데이트 (API 정보 등)
-    #    단, 빈도수는 각자 계산한 것을 유지할지, 아니면 한쪽을 택할지 결정 필요.
-    #    여기서는 df_morph의 빈도수(형태소분석 기반)와 df_direct_raw의 빈도수(단순 count)가 다를 수 있음.
-    #    일단은 df_morph 기준으로 하고, 없는 직접 키워드만 df_direct_raw에서 추가하는 방식.
-
     # df_morph의 '직접입력' 컬럼은 이미 위에서 처리됨.
     # 이제 df_direct_raw에만 있는 키워드를 df_morph에 추가
     
@@ -603,15 +596,16 @@ def combined_analysis(blog_text: str, remove_freq1: bool, direct_keyword_input:
 
     # NA 값들을 적절히 처리 (예: 0으로 채우거나 그대로 두기)
     # API 값들은 숫자가 아닐 수 있으므로 (예: "< 10"), process_keyword에서 처리됨. 여기서는 int형 변환 전이므로 그대로 둠.
-    # Gradio Dataframe은 None을 잘 표시함.
+    # Gradio DataFrame은 None을 잘 표시함.
     # 빈도수는 정수형이어야 함
     if "빈도수" in combined_df.columns:
         combined_df["빈도수"] = combined_df["빈도수"].fillna(0).astype(int)
 
 
-    combined_df = combined_df[final_cols_combined].drop_duplicates(subset=['단어'], keep='first') # 만약을 위한 중복 제거
-    combined_df.sort_values(by=["직접입력", "빈도수"], ascending=[False, False], inplace=True, na_position='last') # 직접입력 우선, 그 다음 빈도수
-    combined_df.reset_index(drop=True, inplace=True)
+    if not combined_df.empty : # 비어있지 않을 때만 정렬 및 중복 제거
+        combined_df = combined_df[final_cols_combined].drop_duplicates(subset=['단어'], keep='first') # 만약을 위한 중복 제거
+        combined_df.sort_values(by=["직접입력", "빈도수"], ascending=[False, False], inplace=True, na_position='last') # 직접입력 우선, 그 다음 빈도수
+        combined_df.reset_index(drop=True, inplace=True)
 
     combined_excel = create_excel_file(combined_df)
     debug_log("combined_analysis 함수 완료")
@@ -781,11 +775,11 @@ with gr.Blocks(title="네이버 블로그 키워드 분석 서비스", css=custo
         with gr.Column(scale=3): # 오른쪽 컬럼 (결과 영역)
             with gr.Group(elem_classes="custom-group custom-result"):
                 gr.Markdown("### 분석 결과")
-                result_df_display = gr.Dataframe(
+                result_df_display = gr.DataFrame(  # gr.Dataframe -> gr.DataFrame 으로 변경
                     label="통합 분석 결과 (단어, 빈도수, 검색량, 블로그문서수, 직접입력 여부)", 
-                    interactive=False, # 사용자가 직접 수정 불가
-                    height=600, # 높이 조절
-                    wrap=True # 긴 텍스트 줄바꿈
+                    interactive=False, 
+                    # height=600,  # Gradio 버전 호환성을 위�� height 파라미터 제거 또는 주석 처리
+                    wrap=True 
                 )
             with gr.Group(elem_classes="custom-group"):
                 gr.Markdown("### 결과 다운로드")