Update app.py

app.py

@@ -3,6 +3,7 @@ import pandas as pd
 import numpy as np
 import requests
 import io
+import plotly.express as px
 
 # 下載 CSV 數據
 def download_and_load_csv(url):
@@ -37,6 +38,9 @@ def clean_and_merge_data(urls):
     # 依據 "公司名稱" 進行合併，將相同公司名稱的數據進行加總
     merged_df = combined_df.groupby("公司名稱", as_index=False).sum()
 
+    # 將 NaN 值替換為 0
+    merged_df = merged_df.fillna(0)
+
     return merged_df
 
 # CSV 來源
@@ -55,3 +59,17 @@ st.title("台灣企業 ESG 數據分析與揭露")
 # 顯示清理後的數據
 st.subheader("清理 & 合併後的數據預覽")
 st.dataframe(cleaned_df)
+
+# 繪製動態圖表
+st.subheader("ESG 排放量動態圖表")
+
+# 合併三個範疇的排放量數據，並將其轉換為長格式
+emission_df = cleaned_df.melt(id_vars=["公司名稱"], value_vars=["範疇一排放量(噸CO2e)", "範疇二排放量(噸CO2e)", "範疇三排放量(噸CO2e)"], 
+                              var_name="排放範疇", value_name="排放量")
+
+# 使用 Plotly 繪製動態柱狀圖
+fig = px.bar(emission_df, x="公司名稱", y="排放量", color="排放範疇", title="各公司 ESG 排放量",
+             labels={"排放量": "排放量 (噸CO2e)", "公司名稱": "公司名稱", "排放範疇": "排放範疇"})
+
+# 顯示圖表
+st.plotly_chart(fig)