Update app.py

app.py

@@ -3,7 +3,7 @@ import pandas as pd
 import numpy as np
 
 # 设置页面布局为宽屏模式，并设置页面标题
-st.set_page_config(layout="wide", page_title="影城效率分析 - 最终版")
+st.set_page_config(layout="wide", page_title="影城排片效率分析")
 
 
 def clean_movie_title(title):
@@ -20,16 +20,27 @@ def clean_movie_title(title):
 def style_efficiency(row):
     """
     根据效率值高亮特定行。
-    如果座次效率或场次效率 < 0.5 或 > 1.5，则高亮为淡黄色。
+    高于 1.5 的淡绿色，低于 0.5 的淡红色。
     """
-    highlight = 'background-color: #FFFFE0;'
+    # 定义颜色
+    green = 'background-color: #E6F5E6;'  # 淡绿色
+    red = 'background-color: #FFE5E5;'  # 淡红色
     default = ''
+
+    # 初始化样式列表，长度与行内元素数量一致
+    styles = [default] * len(row)
+
+    # 获取效率值
     seat_efficiency = row.get('座次效率', 0)
     session_efficiency = row.get('场次效率', 0)
-    if (seat_efficiency < 0.5 or seat_efficiency > 1.5 or
-            session_efficiency < 0.5 or session_efficiency > 1.5):
-        return [highlight] * len(row)
-    return [default] * len(row)
+
+    # 判断并应用样式
+    if seat_efficiency > 1.5 or session_efficiency > 1.5:
+        styles = [green] * len(row)
+    elif seat_efficiency < 0.5 or session_efficiency < 0.5:
+        styles = [red] * len(row)
+
+    return styles
 
 
 def process_and_analyze_data(df):
@@ -71,7 +82,7 @@ def process_and_analyze_data(df):
 
 # --- Streamlit 用户界面 ---
 
-st.title('排片效率分析工具')
+st.title('影城排片效率分析工具')
 st.write("上传 `影片映出日累计报表.xlsx` 文件。")
 
 uploaded_file = st.file_uploader("请在此处上传 Excel 文件", type=['xlsx', 'xls', 'csv'])
@@ -114,13 +125,14 @@ if uploaded_file is not None:
             st.dataframe(
                 full_day_analysis.style.format(format_config).apply(style_efficiency, axis=1).hide(axis="index"),
                 height=table_height,
-                use_container_width=True
+                use_container_width=True,
+                hide_index=True
             )
         else:
             st.warning("全天数据不足，无法生成分析报告。")
 
         # --- 2. 黄金时段数据分析 ---
-        st.header("黄金时段排片效率分析")
+        st.header("黄金时段排片效率分析 (14:00-21:00)")
 
         start_time = pd.to_datetime('14:00:00').time()
         end_time = pd.to_datetime('21:00:00').time()
@@ -133,7 +145,8 @@ if uploaded_file is not None:
             st.dataframe(
                 prime_time_analysis.style.format(format_config).apply(style_efficiency, axis=1).hide(axis="index"),
                 height=table_height_prime,
-                use_container_width=True
+                use_container_width=True,
+                hide_index = True
             )
         else:
             st.warning("黄金时段内没有有效场次数据，无法生成分析报告。")