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@@ -88,8 +88,8 @@ elif page == "연령대 및 성별에 따른 상위 3개 장르":
     st.write(f"{selected_age} - {selected_gender}에 따른 주제 분류명:")
     st.write(genre_list)
 
-    # 장르별 대출 건수 집계
-    genre_counts = filtered_df.groupby('주제분류명')['대출건수'].sum().reset_index()
+    # 전체 데이터를 기준으로 장르별 대출 건수 집계
+    genre_counts = df.groupby('주제분류명')['대출건수'].sum().reset_index()
 
     # 히트맵 시각화용 데이터프레임 생성
     df_pivot = genre_counts.pivot_table(index='주제분류명', values='대출건수', aggfunc='sum')
@@ -97,7 +97,7 @@ elif page == "연령대 및 성별에 따른 상위 3개 장르":
     # 히트맵 시각화
     fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 10))
     sns.heatmap(df_pivot, annot=True, cmap='YlGnBu', cbar=True, ax=ax)
-    ax.set_title(f'{selected_age} - {selected_gender}의 장르별 대출 건수 히트맵')
+    ax.set_title('전체 연령대 및 성별별 장르별 대출 건수 히트맵')
     ax.set_xlabel('대출건수')
     ax.set_ylabel('장르')
     plt.xticks(rotation=90)