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 import gradio as gr
-# resuests モジュールをインポート
-import requests
-from bs4 import BeautifulSoup
-
-# Webページを取得して解析する
-load_url = "https://www.football-lab.jp/kyot/match/"
-html = requests.get(load_url)
-soup = BeautifulSoup(html.content, "html.parser")
-
-def prediction_audience(イワシの値段):
-    return イワシの値段 * 1000
-    
-demo = gr.Interface(
-    fn=prediction_audience,
-    inputs=["number"],
-    outputs="number",
-    title="イワシの値段による「サンガスタジアム by KYOCERA」の観客動員予測",
-    description="「サンガスタジアム by KYOCERA」で行われる京都サンガFCのJ1リーグの直近の試合の観客動員数をイワシの値段から予測する。",
-)
+import pandas as pd
+
+
+from prophet import Prophet
+
+
+def plot_forecast(example_name, period):
+    df = pd.read_csv(f'https://raw.githubusercontent.com/facebook/prophet/main/examples/example_{example_name}.csv')
+    df.columns = ['ds','y']
+
+    m = Prophet()
+    m.fit(df)
+    future = m.make_future_dataframe(periods=period)
+    forecast = m.predict(future)
+    fig = m.plot(forecast)
+    return fig
+
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown(
+    """
+    時系列予測モデルの結果
+    """)
+    with gr.Row():
+        example = gr.Dropdown(["air_passengers", "pedestrians_covid", "retail_sales"], label="データソース", value="air_passengers")
+        period = gr.Slider(25, 250, 25, step=25, label="予測期間")
+ 
+    plt = gr.Plot()
+
+    example.change(plot_forecast, [example,period], plt, queue=False)
+    period.change(plot_forecast, [example,period], plt, queue=False)
+    demo.load(plot_forecast, [example,period], plt, queue=False)    
+
 demo.launch()