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@@ -136,8 +136,7 @@ def select_columns(df: pd.DataFrame, columns: list) -> pd.DataFrame:
 
     # 'Model' カラムにリンクを含む形式で再構築
     if 'Model' in df.columns:
-        df['Model'] = df['Model'].apply(lambda x: f'<a href="{x.split("href=")[1].split(" ")[0].strip()}">{x.split(">")[1].split("</a")[0]}</a>' if isinstance(x, str) and '<a' in x else x)
-
+        df['Model'] = df['Model'].apply(lambda x: f'[{x.split(">")[-2].split("<")[0]}]({x.split("href=")[1].split('"')[1]})' if isinstance(x, str) and 'href=' in x else x)
     # フィルタリングされたカラムでデータフレームを作成
     filtered_df = df[unique_columns]
     return filtered_df
@@ -318,15 +317,6 @@ with demo:
                 print("Duplicate columns have been removed.")
             else:
                 print("No duplicate columns found.")
-
-            # 'T' カラムの欠損値を確認
-            missing_T = leaderboard_df_filtered['T'].isna().sum()
-            print(f"Number of rows with missing 'T': {missing_T}")
-            
-            # 'T' カラムが欠損している場合、埋める（ここでは空文字）
-            if missing_T > 0:
-                print("Filling missing 'T' values with empty strings.")
-                leaderboard_df_filtered['T'] = leaderboard_df_filtered['T'].fillna('')
             
             # データ型を定義
             datatype_dict = {}
@@ -337,47 +327,6 @@ with demo:
                     datatype_dict[col] = TYPES[col]
                 else:
                     datatype_dict[col] = "str"  # デフォルトのデータ型
-
-            # 'T' カラムがすべてのレコードに存在するか確認
-            records = leaderboard_df_filtered.to_dict('records')
-            missing_T_in_records = [i for i, record in enumerate(records) if 'T' not in record]
-            print(f"Number of records missing 'T' key: {len(missing_T_in_records)}")
-            
-            if len(missing_T_in_records) > 0:
-                print("Records missing 'T' key:")
-                for i in missing_T_in_records[:5]:  # 最初の5件のみ表示
-                    print(f"Record {i}: {records[i]}")
-                # 欠損している場合、'T' キーを追加して空文字で埋める
-                for i in missing_T_in_records:
-                    records[i]['T'] = ''
-                # データフレームを更新
-                leaderboard_df_filtered = pd.DataFrame(records)
-
-            
-            leaderboard_df_filtered = leaderboard_df_filtered.rename(columns={'T': 'Type_'})
-
-            # 'Type_' カラムのデータ型と内容を確認
-            print(f"'Type_' カラムのデータ型: {leaderboard_df_filtered['Type_'].dtype}")
-            print(f"'Type_' カラムのユニーク値: {leaderboard_df_filtered['Type_'].unique()}")
-            
-            # 'Type_' カラムを文字列型に変換
-            leaderboard_df_filtered['Type_'] = leaderboard_df_filtered['Type_'].astype(str)
-            
-            # 'COLS' リストから 'T' と 'Model' を除外
-            if 'T' in COLS:
-                COLS.remove('T')
-            if 'Model' in COLS:
-                COLS.remove('Model')
-            
-            # 'datatype_dict' を再定義
-            datatype_dict = {}
-            for col in leaderboard_df_filtered.columns:
-                if col == 'Model':
-                    datatype_dict[col] = "markdown"
-                elif col in TYPES:
-                    datatype_dict[col] = TYPES[col]
-                else:
-                    datatype_dict[col] = "str"  # デフォルトのデータ型
             
             # 'Type_' が 'datatype_dict' に含まれているか確認
             if 'Type_' not in datatype_dict:
@@ -402,14 +351,13 @@ with demo:
             datatype[type_column] = "str"
             
             leaderboard_table = gr.components.Dataframe(
-                value=leaderboard_df_filtered,
+                value=leaderboard_df_filtered.to_dict('records'),
                 headers=list(leaderboard_df_filtered.columns),
                 datatype=datatype,
                 elem_id="leaderboard-table",
                 interactive=False,
                 visible=True,
             )
-
             
             # Dummy leaderboard for handling the case when the user uses backspace key
             hidden_leaderboard_table_for_search = gr.components.Dataframe(