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('랜덤포레스트 기반 도서 대출건수 예측')

# 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.')