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@@ -26,6 +26,39 @@ def create_trend_chart(space_id, daily_ranks_df):
             height=500  # 수정된 부분
         )
         
+        fig.update_layout(
+            xaxis_title="Date",
+            yaxis_title="Rank",
+            yaxis=dict(
+                range=[100, 1],
+                tickmode='linear',import gradio as gr
+import pandas as pd
+import plotly.express as px
+from datetime import datetime, timedelta
+import requests
+from io import BytesIO
+
+def create_trend_chart(space_id, daily_ranks_df):
+    if space_id is None or daily_ranks_df.empty:
+        return None
+    
+    try:
+        space_data = daily_ranks_df[daily_ranks_df['id'] == space_id].copy()
+        if space_data.empty:
+            return None
+        
+        space_data = space_data.sort_values('date')
+        
+        fig = px.line(
+            space_data,
+            x='date',
+            y='rank',
+            title=f'Daily Rank Trend for {space_id}',
+            labels={'date': 'Date', 'rank': 'Rank'},
+            markers=True,
+            height=500  # 필요시 조정
+        )
+        
         fig.update_layout(
             xaxis_title="Date",
             yaxis_title="Rank",
@@ -57,18 +90,22 @@ def create_trend_chart(space_id, daily_ranks_df):
         return None
 
 def get_duplicate_spaces(top_100_spaces):
-    # ID에서 username/spacename 형식에서 username만 추출
+    """
+    top_100_spaces 안에서 username/spacename 형태의 id에서 username만 떼어낸 후
+    (clean_id), 해당 username에 속한 여러 스페이스 점수를 합산하여 상위 20을 추출
+    """
+    # clean_id 추출
     top_100_spaces['clean_id'] = top_100_spaces['id'].apply(lambda x: x.split('/')[0])
     
-    # username별 trending score 합산
+    # username별 트렌딩 스코어 합산
     score_sums = top_100_spaces.groupby('clean_id')['trendingScore'].sum()
     
     # 디버깅용 출력
-    print("\n=== ID별 스코어 합산 결과 ===")
-    for id, score in score_sums.sort_values(ascending=False).head(20).items():
-        print(f"ID: {id}, Total Score: {score}")
+    print("\n=== ID별 스코어 합산 결과 (상위 20) ===")
+    for cid, score in score_sums.sort_values(ascending=False).head(20).items():
+        print(f"Clean ID: {cid}, Total Score: {score}")
     
-    # 합산된 스코어로 정렬하여 상위 20개 선택
+    # 상위 20개만 추출
     top_20_scores = score_sums.sort_values(ascending=False).head(20)
     return top_20_scores
 
@@ -84,7 +121,7 @@ def create_duplicates_chart(score_sums):
     })
     
     # 디버깅용 출력
-    print("\n=== 차트 데이터 ===")
+    print("\n=== 차트 데이터 (clean_id 단위) ===")
     print(df)
     
     fig = px.bar(
@@ -92,7 +129,7 @@ def create_duplicates_chart(score_sums):
         x='id',
         y='rank',
         title="Top 20 Spaces by Combined Trending Score",
-        height=500,  # 수정된 부분
+        height=500,  # 필요시 조정
         text='total_score'
     )
     
@@ -103,7 +140,7 @@ def create_duplicates_chart(score_sums):
         paper_bgcolor='white',
         xaxis_tickangle=-45,
         yaxis=dict(
-            range=[20.5, 0.5],
+            range=[len(df) + 0.5, 0.5],  # 상위 20개 기준
             tickmode='linear',
             tick0=1,
             dtick=1
@@ -172,66 +209,97 @@ def update_display(selection):
         return None, gr.HTML(value=f"<div style='color: red;'>Error processing data: {str(e)}</div>")
 
 def load_and_process_data():
+    """
+    - spaces.parquet 파일을 로드 후 30일 이내 데이터만 필터링.
+    - 중복 방지:
+        1) (선택) createdAt/ID 기준으로 중복 제거 (동일 시간대에 여러번 기록된 Space가 있으면)
+        2) 날짜별로 랭킹 산정 -> daily_ranks_df
+        3) 최종 최신 날짜 기준 Top 100 추출 후 동일 ID 중복 제거
+    """
     try:
         url = "https://huggingface.co/datasets/cfahlgren1/hub-stats/resolve/main/spaces.parquet"
         response = requests.get(url)
         df = pd.read_parquet(BytesIO(response.content))
         
+        # 30일 전 시점 계산
         thirty_days_ago = datetime.now() - timedelta(days=30)
         df['createdAt'] = pd.to_datetime(df['createdAt'])
+        
+        # 30일 내에 생성된 기록만 필터링
         df = df[df['createdAt'] >= thirty_days_ago].copy()
         
+        # (선택) createdAt & id 기준 중복 제거
+        # 만약 동일 createdAt 시점에 동일 id가 여러 행으로 들어온 경우 가장 최신(또는 가장 높은 스코어)만 남김
+        df = (
+            df
+            .sort_values(['createdAt', 'trendingScore'], ascending=[True, False])
+            .drop_duplicates(subset=['createdAt', 'id'], keep='first')
+            .reset_index(drop=True)
+        )
+        
+        # 날짜 범위 생성
         dates = pd.date_range(start=thirty_days_ago, end=datetime.now(), freq='D')
         daily_ranks = []
         
+        # 날짜별로 rank 계산
         for date in dates:
+            # date 기준으로 createdAt이 date 이하인 스페이스만 추출
             date_data = df[df['createdAt'].dt.date <= date.date()].copy()
+            # trendingScore 내림차순, id 오름차순 정렬
             date_data = date_data.sort_values(['trendingScore', 'id'], ascending=[False, True])
             date_data['rank'] = range(1, len(date_data) + 1)
             date_data['date'] = date.date()
+            
             daily_ranks.append(
                 date_data[['id', 'date', 'rank', 'trendingScore', 'createdAt']]
             )
         
+        # 일자별 랭킹 데이터를 합침
         daily_ranks_df = pd.concat(daily_ranks, ignore_index=True)
         
+        # 최신 날짜 기준 Top 100 추출
         latest_date = daily_ranks_df['date'].max()
         top_100_spaces = daily_ranks_df[
             (daily_ranks_df['date'] == latest_date) &
             (daily_ranks_df['rank'] <= 100)
         ].sort_values('rank').copy()
         
+        # 혹시 중복(id가 동일) 행이 있을 수 있으므로 한 번 더 제거
+        top_100_spaces = top_100_spaces.drop_duplicates(subset=['id'], keep='first').reset_index(drop=True)
+        
         return daily_ranks_df, top_100_spaces
     except Exception as e:
         print(f"Error loading data: {e}")
         return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
 
-# 데이터 로드
+# 실제 실행: 데이터 로드
 print("Loading initial data...")
 daily_ranks_df, top_100_spaces = load_and_process_data()
 print("Data loaded successfully!")
 
-# 중복 스페이스 데이터 계산
+# 중복 스페이스 데이터(= 동일 username이 여러 스페이스 운영)를 계산
 duplicates = get_duplicate_spaces(top_100_spaces)
 duplicates_chart = create_duplicates_chart(duplicates)
 
-# Gradio 인터페이스 생성
+# Gradio 인터페이스 구성
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
     gr.Markdown("""
-    # HF Space Ranking Tracker(~30 Dailys)
+    # HF Space Ranking Tracker (~30 Days)
     
-    Track, analyze, and discover trending AI applications in the Hugging Face ecosystem. Our service continuously monitors and ranks all Spaces over a 30-day period, providing detailed analytics and daily ranking changes for the top 100 performers.
+    Track, analyze, and discover trending AI applications in the Hugging Face ecosystem. 
+    Our service continuously monitors and ranks all Spaces over a 30-day period, 
+    providing detailed analytics and daily ranking changes for the top 100 performers.
     """)
     
     with gr.Tabs():
         with gr.Tab("Dashboard"):
             with gr.Row(variant="panel"):
-                with gr.Column(scale=5):  # 수정된 부분
+                with gr.Column(scale=5):
                     trend_plot = gr.Plot(
                         label="Daily Rank Trend",
                         container=True
                     )
-                with gr.Column(scale=5):  # 수정된 부분
+                with gr.Column(scale=5):
                     duplicates_plot = gr.Plot(
                         label="Multiple Entries Analysis",
                         value=duplicates_chart,
@@ -243,12 +311,14 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
                     value="<div style='text-align: center; padding: 20px; color: #666;'>Select a space to view details</div>"
                 )
             
+            # Radio 버튼은 숨겨두고, 카드 클릭으로 선택하도록 구성
             space_selection = gr.Radio(
                 choices=[row['id'] for _, row in top_100_spaces.iterrows()],
                 value=None,
                 visible=False
             )
             
+            # Top 100을 카드 형태로 표시
             html_content = """
             <div style='display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 16px; justify-content: center;'>
             """ + "".join([
@@ -299,6 +369,7 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
             </div>
             <script>
             function gradioEvent(spaceId) {
+                // Radio 버튼 중에서 해당 value를 가진 항목을 찾아 선택 이벤트 발생
                 const radio = document.querySelector(`input[type="radio"][value="${spaceId}"]`);
                 if (radio) {
                     radio.checked = true;
@@ -336,11 +407,16 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
             - Make data-driven decisions about your AI projects
             - Stay ahead of the curve in AI application development
             
-            Our dashboard provides a comprehensive view of the Hugging Face Spaces ecosystem, helping developers, researchers, and enthusiasts track and understand the dynamics of popular AI applications. Whether you're monitoring your own Space's performance or discovering new trending applications, HF Space Ranking Tracker offers the insights you need.
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+            helping developers, researchers, and enthusiasts track and understand the dynamics of popular AI applications. 
+            Whether you're monitoring your own Space's performance or discovering new trending applications, 
+            HF Space Ranking Tracker offers the insights you need.
             
-            Experience the pulse of the AI community through our daily updated rankings and discover what's making waves in the world of practical AI applications.
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+            what's making waves in the world of practical AI applications.
             """)
-    
+
+    # 스페이스 선택시 차트/정보 업데이트
     space_selection.change(
         fn=update_display,
         inputs=[space_selection],
@@ -349,4 +425,4 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
     )
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(share=True)
+    demo.launch(share=True)