app.py

import os
import streamlit as st
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import matplotlib.font_manager as fm
from matplotlib import rc

# 사이드바에 목차 추가
st.sidebar.title("목차")
page = st.sidebar.radio("페이지 선택", ["연령대 및 성별에 따른 상위 5개 대출 도서", "연령대 및 성별에 따른 상위 3개 장르"])

def load_data(file_path):
    try:
        if os.path.isfile(file_path):
            df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)
            return pd.concat(df.values())
        else:
            st.error(f"파일을 찾을 수 없습니다: {file_path}")
            return pd.DataFrame()
    except Exception as e:
        st.error(f"데이터를 로드하는 동안 오류가 발생했습니다: {e}")
        return pd.DataFrame()


if page == "연령대 및 성별에 따른 상위 5개 대출 도서":
    st.title("연령대 및 성별에 따른 상위 5개 대출 도서")
    
    # 데이터 로드
    df = load_data('상위_5_도서.xlsx')
    if df.empty:
        st.stop()
    
    # 연령대 및 성별에 따른 도서 대출 건수 집계
    book_patterns = df.groupby(['도서명', '연령', '성별'])['대출건수'].sum().reset_index()

    # 상위 5개 도서 추출 함수
    def get_top_books(data, top_n=5):
        return data.groupby(['연령', '성별']) \
                   .apply(lambda x: x.nlargest(top_n, '대출건수')) \
                   .reset_index(drop=True)

    # 상위 5개의 도서 데이터 추출
    top_books = get_top_books(book_patterns)

    # 연령대와 성별 선택
    ages = top_books['연령'].unique()
    genders = top_books['성별'].unique()
    
    selected_age = st.selectbox("연령대 선택", options=ages)
    selected_gender = st.selectbox("성별 선택", options=genders)
    
    filtered_books = top_books[(top_books['연령'] == selected_age) & (top_books['성별'] == selected_gender)]

    # 막대 그래프 시각화
    if not filtered_books.empty:
        # NanumGothic-Regular.ttf 폰트 경로 설정
        font_path = 'NanumGothic-Regular.ttf'
        fontprop = font_manager.FontProperties(fname=font_path)
        
        # Matplotlib에 폰트 설정
        plt.rc('font', family=fontprop.get_name())
        #plt.rc('font', family='NanumGothicCoding')

        st.write(f"상위 5 도서 (연령대: {selected_age}, 성별: {selected_gender})")
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
        sns.barplot(data=filtered_books, x='도서명', y='대출건수', palette='viridis', ax=ax)
        ax.set_title(f'{selected_age} - {selected_gender}의 상위 5 도서')
        ax.set_xlabel('도서명')
        ax.set_ylabel('대출건수')
        plt.xticks(rotation=45, ha='right')
        st.pyplot(fig)
    else:
        st.write("선택한 조건에 맞는 데이터가 없습니다.")

elif page == "연령대 및 성별에 따른 상위 3개 장르":
    st.title("연령대 및 성별에 따른 상위 3개 장르")

    # 데이터 로드
    df = load_data('상위_3_장르.xlsx')
    if df.empty:
        st.stop()

    # 연령대 문자열 처리
    df['연령대'] = df['연령대'].astype(str)

    # 연령대 및 성별 선택
    ages = df['연령대'].unique()
    genders = df['성별'].unique()
    
    selected_age = st.selectbox("연령대 선택", options=ages)
    selected_gender = st.selectbox("성별 선택", options=genders)
    
    # 필터링된 데이터 추출
    filtered_df = df[(df['연령대'] == selected_age) & (df['성별'] == selected_gender)]

    # 주제 분류명 목록 출력
    genre_list = filtered_df['주제분류명'].unique()
    
    st.write(f"{selected_age} - {selected_gender}에 따른 주제 분류명:")
    st.write(genre_list)

    # 이미지 파일 경로
    image_path = 'heat_map_page-0001.jpg'
    
    # 이미지 업로드 및 표시
    if os.path.isfile(image_path):
        st.image(image_path, caption="히트맵", use_column_width=True)
    else:
        st.write("이미지 파일을 찾을 수 없습니다.")