app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import matplotlib.font_manager as fm
from PIL import Image

# 폰트 설정
font_path = r"H2GTRM.TTF"
font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path, size=12)
plt.rcParams['font.family'] = font_prop.get_name()
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 사이드바에 목차 추가
st.sidebar.title("목차")
page = st.sidebar.radio("페이지 선택", ["모든 대출 도서 상위 10개", "연령대 및 성별에 따른 상위 5개 대출 도서", "연령대 및 성별에 따른 상위 3개 장르"])

if page == "모든 대출 도서 상위 10개":
    st.title("모든 대출 도서 상위 10개")
    
    # 이미지 파일 경로
    image_path = r'top_books_plot_page-0001.jpg'
    
    # 이미지 업로드 및 표시
    st.image(image_path, caption="모든 대출 도서 상위 10개", use_column_width=True)

elif page == "연령대 및 성별에 따른 상위 5개 대출 도서":
    st.title("연령대 및 성별에 따른 상위 5개 대출 도서")
    
    # 데이터 로드
    file_path = r'상위_5_도서.xlsx'
    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)
    df = pd.concat(df.values())  # 모든 시트 데이터를 결합

    # 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:
        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)

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

    # 데이터 로드
    file_path = r'상위_3_장르.xlsx'
    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)
    df = pd.concat(df.values())  # 모든 시트 데이터를 결합

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

    # 장르별 대출 건수 집계
    genre_age_sex = df.groupby(['연령대', '성별', '주제분류명'])['대출건수'].sum().unstack().fillna(0)

    # 히트맵 시각화
    st.write("연령대 및 성별에 따른 장르 선호도 히트맵")
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
    sns.heatmap(genre_age_sex, annot=False, cmap='YlGnBu', linewidths=0.5, ax=ax)
    ax.set_title('연령대 및 성별에 따른 장르 선호도')
    st.pyplot(fig)

    # 히트맵 이미지 파일 경로
    heat_map_image_path = r'heat_map_page-0001.jpg'
    
    # 이미지 업로드 및 표시
    st.image(heat_map_image_path, caption="연령대 및 성별에 따른 장르 선호도 히트맵", use_column_width=True)