Upload 3 files

.gitattributes

@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+для[[:space:]]Gradio[[:space:]]финал.xlsx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

app.py

@@ -0,0 +1,36 @@
+import gradio as gr
+import pandas as pd
+
+# Загрузка данных из файла
+df = pd.read_excel('для Gradio финал.xlsx')
+
+# Функция для фильтрации данных
+def filter_data(project_type, object_type, voltage, region):
+    # Фильтрация данных по выбранным параметрам
+    filtered_data = df[
+        (df['Тип проекта'] == project_type) &
+        (df['Объект'] == object_type) &
+        (df['Высшее напряжение'] == int(voltage)) &
+        (df['Регион'] == region)
+    ]
+    
+    # Выбор уникальных троек значений
+    unique_projects = filtered_data[['Наименование инвестиционного проекта', 'Идентификатор инвестиционного проекта', 'Наименование одного объекта, где реализуется типовое технологическое решение']].drop_duplicates()
+    
+    return unique_projects.to_dict(orient='records')
+
+# Создание интерфейса Gradio
+demo = gr.Interface(
+    fn=filter_data,
+    inputs=[
+        gr.Radio(choices=['Строительство', 'Реконструкция'], label="Тип проекта"),
+        gr.Radio(choices=['ПС', 'ВЛ', 'КЛ'], label="Объект"),
+        gr.Radio(choices=['6', '10', '35', '110', '220', '330', '400', '500', '750', '1150'], label="Напряжение, кВ"),
+        gr.Dropdown(choices=sorted(df['Регион'].unique()), label="Регион")
+    ],
+    outputs=gr.JSON(label="Подходящие объекты-аналоги"),
+    title="Подбор объектов-аналогов",
+    description="Выберите параметры для поиска объектов-аналогов."
+)
+
+demo.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+pandas
+openpyxl
+gradio

для Gradio финал.xlsx

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:bc1593841e02364b28bd3ddd30211d232f61bdf26d418d4fc79d6bfa9e22041d
+size 1818568