Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,56 @@
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+from matplotlib import font_manager
+import streamlit as st
+from io import BytesIO
+
+# 사용자 지정 폰트 파일 경로
+font_path = r"H2GTRM.TTF"
+
+# 사용자 지정 폰트를 matplotlib에 추가
+font_prop = font_manager.FontProperties(fname=font_path)
+font_manager.fontManager.addfont(font_path)
+
+# matplotlib의 기본 폰트를 사용자 지정 폰트로 설정
+plt.rcParams['font.family'] = font_prop.get_name()
+
+# 엑셀 파일을 읽어옵니다.
+file_path = r"book_analysis_predictions_summary.xlsx"
+df = pd.read_excel(file_path)
+
+# 도서명 열을 인덱스로 설정합니다.
+df.set_index('도서명', inplace=True)
+
+# 월별 열을 추출합니다.
+months = ['2024년 7월', '2024년 8월', '2024년 9월', '2024년 10월', '2024년 11월', '2024년 12월']
+
+# Streamlit 애플리케이션의 UI 구성
+st.title('도서 대출 건수 분석')
+
+# 도서명을 검색할 수 있는 입력 필드 제공
+book_name = st.text_input('도서명을 입력하세요:')
+
+# 도서명을 입력했을 때만 그래프 생성
+if book_name:
+    if book_name in df.index:
+        # 도서별 그래프 생성
+        fig, ax = plt.subplots()
+        ax.plot(months, df.loc[book_name, months], marker='o', label=book_name)
+        ax.set_title(f'{book_name} 월별 대출건수 분석')
+        ax.set_xlabel('월')
+        ax.set_ylabel('대출건수')
+        ax.set_xticklabels(months, rotation=45)
+        ax.legend(title='도서명')
+        ax.grid(True)
+        plt.tight_layout()  # 그래프의 레이아웃을 조정
+
+        # 그래프를 Streamlit에서 표시하기 위해 BytesIO로 저장
+        buf = BytesIO()
+        plt.savefig(buf, format='png')
+        buf.seek(0)
+        st.image(buf, use_column_width=True)
+
+        # 그래프 파일을 저장
+        plt.close(fig)
+    else:
+        st.error('해당 도서명을 찾을 수 없습니다.')