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@@ -34,23 +34,20 @@ def beautify_chart(fig):
 def generate_plots(df, df_name, selected_columns, chart_type):
     selected_columns = list(selected_columns)  # 確保是列表
 
-    # 檢查公司名稱
+    if not selected_columns:
+        st.error("❌ 沒有選擇數據欄位，請至少選擇一個！")
+        return
+    
     if "公司名稱" not in df.columns:
         st.error("❌ 缺少 公司名稱 欄位，請確認數據格式！")
         return
 
-    # **檢查選擇的列是否存在於 DataFrame 中**
-    missing_columns = [col for col in selected_columns if col not in df.columns]
-    for col in missing_columns:
-        st.warning(f"⚠️ 缺少欄位 {col}，將創建默認值填充。")
-        df[col] = 0
-
-    valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns]
-
     # ✅ **確保所有 y 軸數據與 x 軸 (公司名稱) 長度一致**
-    df = df.dropna(subset=["公司名稱"] + valid_columns)  # **移除 NaN 確保長度相同**
-    df[valid_columns] = df[valid_columns].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')  # **轉換數據類型**
-
+    df = df.dropna(subset=["公司名稱"] + selected_columns)  # **移除 NaN 確保長度相同**
+    df[selected_columns] = df[selected_columns].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')  # **轉換數據類型**
+    
+    valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns and len(df[col]) == len(df["公司名稱"])]
+    
     if not valid_columns:
         st.error(f"❌ 選擇的欄位長度與 公司名稱 不匹配，請檢查數據！\n"
                  f"📊 公司名稱 長度: {len(df['公司名稱'])}\n"
@@ -92,9 +89,6 @@ combined_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True).fillna(0)  # 合併數據並填
 # **再次填充 NaN 值**
 combined_df = combined_df.fillna(0)
 
-# **檢查欄位名稱**
-st.write("數據欄位名稱：", combined_df.columns)
-
 # **Streamlit UI**
 st.title("📊 台灣企業 ESG 數據分析")