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@@ -72,10 +72,7 @@ elif page == "연령대 및 성별에 따른 상위 3개 장르":
     # 연령대 문자열 처리
     df['연령대'] = df['연령대'].astype(str)
 
-    # 장르별 대출 건수 집계
-    genre_age_sex = df.groupby(['연령대', '성별', '주제분류명'])['대출건수'].sum().unstack().fillna(0)
-
-    # 연령대와 성별 선택
+    # 연령대 및 성별 선택
     ages = df['연령대'].unique()
     genders = df['성별'].unique()
     
@@ -83,17 +80,23 @@ elif page == "연령대 및 성별에 따른 상위 3개 장르":
     selected_gender = st.selectbox("성별 선택", options=genders)
     
     # 필터링된 데이터 추출
-    filtered_genres = genre_age_sex.loc[selected_age, selected_gender] if selected_age in genre_age_sex.index and selected_gender in genre_age_sex.columns else pd.Series(dtype=int)
+    filtered_df = df[(df['연령대'] == selected_age) & (df['성별'] == selected_gender)]
 
-    # 선택된 카테고리에 따른 주제 분류명 출력
+    # 주제 분류명 목록 출력
+    genre_list = filtered_df['주제분류명'].unique()
+    
     st.write(f"{selected_age} - {selected_gender}에 따른 주제 분류명:")
-    st.write(filtered_genres)
+    st.write(genre_list)
 
+    # 주제 분류명을 데이터프레임으로 변환
+    genre_df = filtered_df.groupby('주제분류명').size().reset_index(name='Count')
+    
     # 히트맵 시각화
-    if not filtered_genres.empty:
+    if not genre_df.empty:
+        genre_pivot = genre_df.pivot(index='주제분류명', columns='Count', values='Count').fillna(0)
         fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
-        sns.heatmap(filtered_genres.to_frame().T, annot=True, cmap='YlGnBu', cbar=True, ax=ax)
+        sns.heatmap(genre_pivot, annot=True, cmap='YlGnBu', cbar=True, ax=ax)
         ax.set_title(f'{selected_age} - {selected_gender}의 장르별 대출 건수 히트맵')
-        ax.set_xlabel('주제 분류명')
-        ax.set_ylabel('연령대 및 성별')
+        ax.set_xlabel('대출 건수')
+        ax.set_ylabel('주제 분류명')
         st.pyplot(fig)