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src/populate.py
CHANGED
@@ -55,19 +55,10 @@ def get_leaderboard_df(results_path: str = None, requests_path: str = None, cols
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55 |
if AutoEvalColumn.average.name in df.columns:
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56 |
df = df.sort_values(by=[AutoEvalColumn.average.name], ascending=False)
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58 |
-
#
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59 |
-
# Usar as colunas definidas em AutoEvalColumn que existem no DataFrame
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defined_cols = [c.name for c in fields(AutoEvalColumn)]
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cols_to_keep = [col for col in defined_cols if col in df.columns]
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-
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-
# Adicionar colunas que podem não estar em AutoEvalColumn mas estavam no DF original
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-
# (Ex: colunas de tasks individuais que foram usadas para cálculo mas não definidas explicitamente para exibição inicial)
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original_cols_needed_for_display = set(cols) if cols else set() # cols passados para a função
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66 |
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final_cols = sorted(list(set(cols_to_keep) | (original_cols_needed_for_display & set(df.columns))))
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67 |
-
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df = df[final_cols]
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df = df.round(decimals=2)
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return df
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55 |
if AutoEvalColumn.average.name in df.columns:
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56 |
df = df.sort_values(by=[AutoEvalColumn.average.name], ascending=False)
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57 |
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58 |
+
# Apenas arredondar os valores numéricos existentes
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59 |
df = df.round(decimals=2)
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60 |
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+
print(f"Colunas retornadas por get_leaderboard_df: {df.columns.tolist()}") # Adicionar log
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return df
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