gegegegeg

app.py

@@ -42,12 +42,18 @@ def filter_rows_by_grade(original_df, grade):
     df_filtered = original_df[original_df['AgentGrade'] == grade]
     return df_filtered, df_filtered
 
-# CSVとして保存しダウンロードする関数
+# フィルタ結果をCSVとして保存しダウンロードする関数
 def download_filtered_csv(df):
     file_path = "filtered_data.csv"
     df.to_csv(file_path, index=False)
     return file_path
 
+# 全体結果をCSVとして保存しダウンロードする関数
+def download_full_csv(df):
+    file_path = "full_data.csv"
+    df.to_csv(file_path, index=False)
+    return file_path
+
 # Gradioインターフェースの作成
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("## 質問を入力して、患者さんが参加可能な臨床治験の情報を収集。参加可能か否かを判断根拠も含めて提示します。結果はcsvとしてダウンロード可能です")
@@ -58,16 +64,19 @@ with gr.Blocks() as demo:
 
     generate_button = gr.Button("日本で行われている患者さんの癌腫の臨床治験を全て取得する")
     yes_button = gr.Button("AI Agentが患者さんが参加可能であると判断した臨床治験のみを表示")
-    no_button = gr.Button("I Agentが患者さんが参加不可であると判断した臨床治験のみを表示")
+    no_button = gr.Button("AI Agentが患者さんが参加不可であると判断した臨床治験のみを表示")
     unclear_button = gr.Button("AI Agentが与えられた情報だけでは判断不可能とした臨床治験のみを表示")
-    download_button = gr.Button("フィルタ結果をCSVとしてダウンロード")
-    download_output = gr.File(label="CSVダウンロード")
+    download_filtered_button = gr.Button("フィルタ結果をCSVとしてダウンロード")
+    download_full_button = gr.Button("全体結果をCSVとしてダウンロード")
+    download_filtered_output = gr.File(label="フィルタ結果のCSVダウンロード")
+    download_full_output = gr.File(label="全体結果のCSVダウンロード")
 
     generate_button.click(fn=generate_dataframe_from_question, inputs=question_input, outputs=[dataframe_output, original_df])
     yes_button.click(fn=filter_rows_by_grade, inputs=[original_df, gr.State("yes")], outputs=[dataframe_output, filtered_df])
     no_button.click(fn=filter_rows_by_grade, inputs=[original_df, gr.State("no")], outputs=[dataframe_output, filtered_df])
     unclear_button.click(fn=filter_rows_by_grade, inputs=[original_df, gr.State("unclear")], outputs=[dataframe_output, filtered_df])
-    download_button.click(fn=download_filtered_csv, inputs=filtered_df, outputs=download_output)
+    download_filtered_button.click(fn=download_filtered_csv, inputs=filtered_df, outputs=download_filtered_output)
+    download_full_button.click(fn=download_full_csv, inputs=original_df, outputs=download_full_output)
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()